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Veröffentlicht am 01-05-2019

Können Sie maschinelles Lernen auf die Datenbereinigung anwenden?

Maschinelles Lernen ist eines der großen Schlagworte oder Phrasen, die im Moment herumschweben.

Kurz gesagt handelt es sich um eine Variation der KI.

Hier ist eine wichtige Unterscheidung zu treffen. Es ist allgemein anerkannt, dass künstliche Intelligenz zwei Seiten hat - die verallgemeinerte KI und die angewandte KI.

Generalisierte KI und angewandte KI

Während Applied AI die Technologie für selbstfahrende Autos und Handelsprogramme umfasst, befindet sich Machine Learning im Bereich Generalized AI.

Dies umfasst die Gerätetypen oder Systeme, die theoretisch alle Aufgaben übernehmen können, die sie über die Daten lernen. Letztendlich das Ziel, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen zu replizieren oder sogar zu verbessern.

In Anbetracht dessen, wie jeder wissen muss, der sich damit auseinandersetzen musste, ist die Datenbereinigung seit langem ein Thema, und da die Datenmenge von Jahr zu Jahr dramatisch ansteigt, werden sie immer mehr Problem.

Vor- und Nachteile der Anwendung von Machine Learning zur Datenbereinigung

Denn ohne gute Daten wird fast alles andere in einem Technologie-Setup zu einem Kampf. Von der Integration über die Analyse bis hin zu fundierten Entscheidungen.

Mit diesen beiden Themen auf dem Tisch ist die nächste Frage verständlich: "Sicherlich können wir mit Machine Learning den Datenbereinigungsprozess beschleunigen und verbessern?"

Es ist eine gute Frage, die beantwortet werden muss. Lassen Sie uns also die Dinge einfach halten und mit einer Vor- und Nachteile-Liste beginnen. Dann können wir einige der wichtigsten Punkte im Detail untersuchen.

Pros:

  • Es ist schneller, viel schneller als ein manueller Prozess, und wie wir alle wissen, ist Zeit Geld
    • Wie weit es in dieser Phase für diese spezielle Aufgabe ist, ist nicht klar, aber es wird sich mit der Zeit verbessern
    • Wenn das schiere Datenvolumen mit einer Geschwindigkeit zunimmt, die an die Bitcoin-Explosion erinnert, erscheint der manuelle Ansatz altmodisch und wird mit der zu verarbeitenden Datenmenge nur schwer zu kämpfen haben
    • Wiederholbar, sobald es funktioniert, kann es fortlaufend ausgeführt werden
    • Je mehr Daten an das Modell übermittelt werden, desto besser wird es
    • Nachteile:

    • Ein Computer ist ein Computer, er wird Fehler machen
      • Der Mangel an menschlicher Intuition
      • Zeit zum Reifen
      • Wenn Daten unstrukturiert und uneinheitlich bleiben, gibt es immer Probleme für die Algorithmen. Gute Datenbanken und ein guter Implementierungsplan werden nach wie vor von großer Bedeutung sein
      • Wenn Sie diese durchgelesen haben, scheint die offensichtliche Antwort zu sein, dass ein Gleichgewicht gefunden werden muss

        Geschwindigkeit vs. Genauigkeit

        Im Laufe der Zeit werden diese Datenbereinigungsalgorithmen mit zunehmender Datenmenge von entscheidender Bedeutung sein.

        Sie müssen schnell reifen und die menschlichen Interaktionen ergänzen, die erforderlich sind, um Fehler so weit wie möglich zu vermeiden.

        Durch die Konzentration auf das Lernen und die Verbesserung der Intelligenz kann das System Daten analysieren, bewerten und verwenden. Dies führt zu deutlich kürzeren Codierzeiten und deutlich besseren Daten.

        Dies ist nur eine weitere interessante Anwendung der KI, um ein uraltes Problem zu lösen.

        Zukunftssichere Datenbereinigung

        Es ist ein Problem, das gelöst werden muss, damit Unternehmen neue Technologien auf ihrem Weg nutzen können - gute Daten, gute Analyse, einfache Integration usw.

        Es ist nicht perfekt, aber es scheint eine ernsthafte und vernünftige Option zu sein.

        Ein letzter Punkt zu prüfen. Sobald die Daten bereinigt sind, müssen die Entscheidungsträger nach Möglichkeiten suchen, um sicherzustellen, dass dies auch so bleibt. Ein vernünftiger nächster Schritt ist das Einrichten von Prozessen, die das Reinigen weniger regelmäßig machen.

        Dieser Blog erschien ursprünglich auf HICX - klicken Sie hier, um mehr darüber zu lesen und einen besseren Einblick in das digitale Lieferantenmanagement zu erhalten.

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