atributidir, bu esa muhim muammo tugʻdiradi. Ushbu qiyinchilikni hal qilish uchun
taqsimlangan va parallel ramkalar hisoblash afzal bo'lishi kerak.
Hozirgi vaqtda juda ko'p turli xil ma'lumotlar mavjud. Heterojen, chiziqli bo'lmagan
va yuqori h o'lchovli ma'lumotlarga olib kelishi mumkin bo'lgan
uchta turdagi
ma'lumotlar tuzilgan, tuzilmagan va yarim tizimli ma'lumotlardir. Ushbu katta
ma'lumotlar to'plamidan o'rganish juda katta muammo bo'lib, ma'lumotlarning
murakkabligini oshirishga olib keladi.
Natijada, ushbu to'siqni bartaraf etish uchun
ma'lumotlar integratsiyasi talab qilinadi .
Muayyan vaqt oralig'ida ishni yakunlash kerak bo'lgan turli xil tadbirlar mavjud.
Katta ma'lumotlarning tezligi uning eng muhim xususiyatlaridan biridir. Agar ish ma'lum
bir vaqt ichida tugallanmasa, ishlov berish natijalari o'z qiymatini o'zgartirishi mumkin,
agar foydasiz bo'lsa .Masalan, fond bozori prognozi, zilzilani bashorat qilish va hokazo.
Natijada, katta hajmdagi ma'lumotlarni o'z vaqtida qayta ishlash juda muhim va qiyin
vazifadir. Qiyinchiliklarni bartaraf etish uchun onlayn ta'lim strategiyasidan foydalanish
kerak .
Ilgari ma'lumotlar aniqroq bo'lgan mashinani o'rganish algoritmlariga etkazilgan.
Chunki o'sha paytda natijalar to'g'ri bo'lgan. Biroq, bugungi kun ma'lumotlari
turli xil
manbalardan olinganligi sababli noaniq va to'liq emas. Natijada, katta ma'lumotlar
tahlilida qorong'ulik mashinani o'rganish uchun muhim masaladir. Ma'lumotlar sifatining
noaniqligi va to'liqsizligini hal qilish va boshqarish muhimligini ta'kidlash uchun biz katta
ma'lumotlar bilan o'rganish uchun to'rtinchi asosiy muammo sifatida haqiqatni sanab
o'tamiz. Masalan, simsiz tarmoqlarda noaniq ma'lumotlar shovqin, so'nish,
soya va
boshqa omillar natijasida yaratilgan ma'lumotlardir. Bu qiyinchilikni yengish uchun
tarqatishga asoslangan usuldan foydalanish kerak .
Mashinani o'rganish asosan katta ma'lumotlar tahlilida tijorat maqsadlarida katta
hajmdagi
ma'lumotlardan
mazmunli
ma'lumotlarni
olish
uchun
ishlatiladi.
Ma'lumotlarning qiymati uning eng muhim xususiyatlaridan biridir. Qiymat zichligi past
bo'lgan katta hajmdagi ma'lumotlardan mazmunli qiymatni topish juda qiyin.
Shunday
qilib, bu katta ma'lumotlar tahlilida mashinani o'rganish uchun katta muammodir. Ushbu
qiyinchilikni hal qilish uchun ma'lumotlarni qazib olish vositalari va ma'lumotlar bazasi
bilimlarini kashf qilishdan foydalanish kerak. Ushbu texnologiyalar katta hajmdagi
ma'lumotlardan muhim ma'lumotlarni olish uchun istiqbolli echimlarni taqdim etishi
sababli o'ynaydi. Mualliflari ma'lumotlarni qazib olish texnikasi bo'yicha
tadqiqotlarni
ko'rib chiqdilar.
Machine Learning-ning katta ma'lumotlar tahlilidagi turli muammolarini
ehtiyotkorlik bilan hal qilish kerak. Bozorda mashinani o'rganish bo'yicha ko'plab
echimlar mavjudligi sababli, ularning barchasi o'qitish uchun juda ko'p ma'lumotlarni
talab qiladi. Mashinani o'rganish modellari aniq bo'lishi uchun tuzilgan, tegishli va aniq
tarixiy ma'lumotlarni o'rganishni talab qiladi. Boshqa qiyinchiliklar ham bo'lishi mumkin,
ammo bu imkonsiz emas.
Dostları ilə paylaş: