Data Analytics vs. koneoppiminen

Mitä eroa? Mitä yrityksen tulisi käyttää? Ja miten koneoppiminen pätee Internetiin?

Tämä luku on mukautettu IoT: n perusoppaasta aloittamiseen - ilmainen e-kirja, jonka on kirjoittanut Leverege. Lataa sähköinen kirja napsauttamalla tätä.

Kaikilla koneoppimisen ympärillä olevilla hypeillä monet organisaatiot kysyvät, pitäisikö heidän liiketoiminnassaan jollain tavoin olla koneoppimissovelluksia.

Suurimmassa osassa tapauksista vastaus on vastattava kieltävästi.

Yksi pilven eduista on, että sen avulla voit hyödyntää käytännössä rajattomasti tallennus- ja prosessointitehoa saadaksesi kriittisiä tietoja anturien / laitteiden keräämistä tiedoista. Sekä data-analytiikka että koneoppiminen voivat olla tehokkaita työkaluja tässä tekemisessä, mutta usein on epäselvyyttä, mitä ne tosiasiallisesti tarkoittavat ja milloin on parasta käyttää yhtä tai toista.

Korkealla tasolla koneoppiminen vie suuria määriä dataa ja tuottaa hyödyllisiä oivalluksia, jotka auttavat organisaatiota. Se voi tarkoittaa prosessien parantamista, kustannusten leikkaamista, paremman kokemuksen luomista asiakkaalle tai uusien liiketoimintamallien avaamista.

Useimmat organisaatiot voivat kuitenkin saada monia näistä eduista perinteisestä tietoanalytiikasta ilman, että tarvitaan monimutkaisempia koneoppimissovelluksia.

Perinteinen data-analyysi on hyvä selittämään tietoja. Voit luoda raportteja tai malleja siitä, mitä on tapahtunut aiemmin tai mitä tänään tapahtuu, hyödyntämällä organisaatiossa hyödyllisiä oivalluksia.

Tietoanalytiikka voi auttaa määrittämään ja seuraamaan tavoitteita, mahdollistamaan älykkäämmän päätöksenteon ja tarjoamaan sitten keinot menestykseen ajan mittaan.

Joten milloin koneoppiminen on arvokasta?

Perinteiselle data-analyysille tyypilliset tietomallit ovat usein staattisia ja niillä on rajoitettu käyttö nopeasti muuttuvan ja jäsentämättömän tiedon käsittelyssä. IoT: n kannalta on usein tarpeen tunnistaa korrelaatiot kymmenien anturitulojen ja ulkoisten tekijöiden välillä, jotka tuottavat nopeasti miljoonia datapisteitä.

Vaikka perinteinen data-analyysi tarvitsisi aikaisempaan tietoon ja asiantuntijalausuntoon perustuvan mallin muuttujien välisen suhteen luomiseksi, koneoppiminen alkaa tulosmuuttujista (esim. Energiansäästö) ja etsii sitten automaattisesti ennustajamuuttujia ja niiden vuorovaikutuksia.

Koneoppiminen on yleensä arvokasta, kun tiedät mitä haluat, mutta et tiedä tärkeitä syöttömuuttujia päätöksen tekemiseksi. Joten annat koneoppimisalgoritmille tavoitteen (tavoitteet) ja sitten "oppii" tiedoista, mitkä tekijät ovat tärkeitä tavoitteen saavuttamisessa.

Upea esimerkki on Googlen viime vuonna soveltama koneoppiminen tietokeskuksiin. Tietokeskusten on pysyttävä viileinä, joten ne tarvitsevat valtavia määriä energiaa jäähdytysjärjestelmiensä toimimiseksi oikein. Tämä merkitsee huomattavia kustannuksia Googlelle, joten tavoitteena oli lisätä tehokkuutta koneoppimisella.

Jos jäähdytysjärjestelmään vaikuttaa 120 muuttujaa (ts. Puhaltimet, pumput, nopeudet, ikkunat jne.), Klassisen lähestymistavan mallin rakentaminen olisi valtava tehtävä. Sen sijaan Google sovelsi koneoppimista ja vähensi energian kokonaiskulutustaan ​​15%. Se tarkoittaa Googlelle tulevina vuosina satoja miljoonia dollareita säästöjä.

Koneoppiminen on myös arvokasta tulevaisuuden tapahtumien tarkan ennustamisen kannalta. Kun perinteistä data-analytiikkaa käyttämällä rakennetut tietomallit ovat staattisia, koneoppimisalgoritmit paranevat jatkuvasti ajan myötä, kun enemmän dataa kaappaaan ja rinnastaa. Tämä tarkoittaa, että koneoppimisalgoritmi voi tehdä ennusteita, nähdä, mitä todella tapahtuu, vertailla ennusteisiinsa ja sitten säätää tarkemmaksi.

Koneoppimisen mahdollistama ennakoiva analytiikka on erittäin arvokasta monille Internet-sovelluksille. Katsotaanpa muutama konkreettinen esimerkki ...

Voit lukea käyttötapauksista ja oppia lisää koneoppimisesta ja tietoanalyysistä IoT: n yhteydessä ilmaisesta e-kirjasta, jonka kirjoitin Leverege-tiimin kanssa. Jaamme tietoja, joita tarvitset rakentaaksesi vankan perustan esineiden internetiin ja siihen liittyviin konsepteihin, komponentteihin ja tekniikoihin, jotka tekevät kaiken mahdollista.