真正的大数据问题以及为什么只有机器学习才能解决它

为什么很多公司仍在努力构建从采集数据到获得洞察力的平稳运行的管道?他们希望投资和采用机器学习算法来分析数据,并做出商业预测。
但是,不可避免的是,他们应该意识到算法并不是魔法:如果采用的是垃圾数据,得出的就不会是一流的见解。因此,他们雇佣了一些数据科学家,但通常他们90%的时间都花在数据清洁上,只剩下10%的时间来完成分析工作。

这个过程的缺点还在于企业喜欢采用终端算法的机器学习。Tamr公

为什么IoT需要机器学习才能蓬勃发展?

人们一直在热烈讨论大数据和人工智能等技术的机遇和威胁,并对它们的未来表示担忧。与此同时,公司希望通过安装越来越多的传感器,来提高效率降低成本。然而,InData实验室的机器学习顾问表示,如果没有适当的数据管理和分析策略,这些技术只会产生更多噪音,填满更多服务器。而不会发挥它们的实际潜力。有没有办法将简单的传感器录音转换为可操作的行业见解?
简单的答案是肯定的,它在于机器学习(ML)中。

机器

为什么物联网需要人工智能才能成功?

物联网将产生海量数据——这些数据可以帮助城市预测事故和犯罪;让医生实时了解起搏器或生物芯片的信息;通过对设备和机械进行预测性维护,实现跨行业的最佳生产效率;创建真正智能的家用电器,并提供自动驾驶汽车之间的关键通信。物联网带来的可能性是无限的。
随着连网设备和传感器的快速扩展,它们创建的数据量将呈指数级增长,而随之而来的最大问题是如何分析这些海量性能数据。
事情就是这样:跟上物联网生成数据的速度