Аналитика данных и машинное обучение играют огромную роль в развитии бизнеса. Аналитики данных занимаются обработкой больших объемов информации. Ручная оценка информации может быть сопряжена с ошибками из–за усталости или невнимательности. Машинное обучение позволяет избежать этих ошибок и позволяет автоматизировать поиск необходимых данных и и принимать решения на основе полученной и проанализированной программным обеспечением информации.
Для создания модели машинного обучения необходимо разработать саму программу и обучить ее на основе уже существующего материала. При этом важно провести анализ, который поможет разработать наиболее эффективную машинную модель:
Выявление скрытых зависимостей. Анализ данных помогает выявить закономерности и зависимости между отдельными переменными. Это помогает определить ключевые признаки, которые могут серьезно повлиять на результаты моделирования и помешать модели выполнять свои функции.
Подготовка качественных данных. Для обучения модели важно подобрать точные и объективные данные в достаточном количестве. Важно выбрать данные без ошибок и провести их предварительную обработку, которая избавит информацию от неточностей.
Выбор соответствующих алгоритмов. Анализ данных помогает определить наиболее подходящие алгоритмы машинного обучения для конкретной задачи. Различные алгоритмы имеют свои преимущества и ограничения, поэтому правильный выбор алгоритма может существенно повлиять на качество модели.
Оценка производительности полученной модели. Анализ данных позволяет оценить производительность моделей машинного обучения на основе доступных данных. Это важно для определения эффективности модели и ее способности к обобщению на новые данные.
Аналитика данных является непосредственной частью процесса разработки моделей машинного обучения. Оценка данных помогает выявить закономерности, подготовить качественные данные для обучения модели и выбрать подходящие алгоритмы ее работы. После обучения модели машинного обучения можно получить программу, которая будет эффективно справляться с анализом больших объемов информации в различных сферах деятельности и на разные тематики.