Gagnagreining á móti vélanámi

Hver er munurinn? Hvaða fyrirtæki ætti að nota? Og hvernig á vélanám við um IoT?

Þessi kafli er lagaður úr Ultimate Guide to Getting Started in IoT - Ókeypis bók sem skrifuð er af Leverege. Smelltu hér til að hlaða niður rafbókinni.

Með allri efasemdinni í kringum vélanám eru mörg samtök að spyrja hvort það ætti að vera til einhvers veginn að læra forrit í vélum sínum.

Í langflestum tilvikum er svarið hljómandi nei.

Einn helsti ávinningur skýsins er að það gerir þér kleift að nýta nánast óendanlega geymslu- og vinnsluorku til að fá gagnrýninn innsýn af gögnum sem skynjarar þínir / tæki munu safna. Bæði gagnagreining og vélinám geta verið öflug tæki til að gera það, en það er oft rugl hvað þeir raunverulega meina og hvenær er best að nota eitt eða annað.

Á háu stigi tekur vélinám mikið magn gagna og býr til gagnlegar innsýn sem hjálpar samtökunum. Það gæti þýtt að bæta ferla, skera niður kostnað, skapa betri upplifun fyrir viðskiptavininn eða opna ný viðskiptamódel.

Samt sem áður geta flestar stofnanir fengið marga af þessum ávinningi af hefðbundnum gagnagreiningum án þess að þurfa flóknari forrit í vélanámi.

Hefðbundin gagnagreining er frábært við að skýra gögn. Þú getur búið til skýrslur eða líkön af því sem gerðist í fortíðinni eða um það sem er að gerast í dag og dregið gagnlegar innsýn til að eiga við um samtökin.

Gagnagreining getur hjálpað til við að mæla og fylgjast með markmiðum, gera kleift snjallari ákvarðanatöku og veita síðan leiðina til að mæla árangur með tímanum.

Svo hvenær er vélanám metið?

Gagnamódelin sem eru dæmigerð fyrir hefðbundna gagnagreiningar eru oft truflanir og takmarkaðar notkanir við að takast á við hröð breyting og ómótað gögn. Þegar kemur að IoT er oft nauðsynlegt að bera kennsl á fylgni milli tuga skynjaraútganga og ytri þátta sem skila hratt milljón gagnapunkta.

Þó að hefðbundin gagnagreining þyrfti líkan byggt á fyrri gögnum og áliti sérfræðinga til að koma á sambandi á milli breytanna, þá byrjar vélanám með útkomu breyturnar (t.d. sparar orku) og leitar síðan sjálfkrafa eftir spábreytum og samspili þeirra.

Almennt er vélanám mikilvægt þegar þú veist hvað þú vilt en þú veist ekki mikilvægu inntaksbreyturnar til að taka þessa ákvörðun. Svo þú gefur vélinni nám reiknirit markmið (ir) og þá "lærir" það af gögnum hvaða þættir eru mikilvægir til að ná því markmiði.

Frábært dæmi er að Google notaði vélinám í gagnaverum þess á síðasta ári. Gagnaver þurfa að vera köld, svo þau þurfa mikla orku til að kælikerfi þeirra virki sem skyldi. Þetta er Google verulegur kostnaður, svo markmiðið var að auka skilvirkni með vélanám.

Með 120 breytum sem hafa áhrif á kælikerfið (þ.e.a.s. aðdáendur, dælur, hraði, gluggar osfrv.) Væri mikið fyrirtæki að byggja upp líkan með klassískum aðferðum. Þess í stað beitti Google vélanámi og skar niður heildarorkunotkun sína um 15%. Það þýðir mörg hundruð milljónir dollara í sparnað fyrir Google á næstu árum.

Að auki er vélanám einnig mikilvægt til að spá fyrir um atburði í framtíðinni. Þrátt fyrir að gagnalíkönin, sem byggð eru með hefðbundnum gagnagreiningum, séu kyrrstæð, batna reiknirit vélarafls stöðugt með tímanum eftir því sem fleiri gögn eru tekin og samlaguð. Þetta þýðir að reiknirit vélarinnar getur gert spár, séð hvað gerist í raun, borið saman við spár þess og lagað sig svo að það verði nákvæmara.

Fljótandi greiningar sem gerðar eru mögulegar með vélanámi eru gríðarlega mikilvægar fyrir mörg IoT forrit. Við skulum líta á nokkur konkret dæmi ...

Þú getur lesið um notkunarmál og fræðst meira um vélanám og gagnagreiningar í samhengi við IoT í ókeypis rafbók sem ég skrifaði með Leverege teyminu. Við erum að deila þeim upplýsingum sem þú þarft til að byggja upp traustan grunn í Internet of the Things og tilheyrandi hugmyndum, íhlutum og tækni sem gerir það allt mögulegt.