Kauplemise strateegiad, kasutades sugavat masinaopet

Kõrgeim tase, sügav ülevaade, tähendab koolitust ilma õpetajata järelevalveta õppimine ja kaasaegsete analüüsi meetodite kasutamine ning mitmesuguseid visualiseerimisviise. Andmete kasvu püsikiirendus on kaasaegsete tegelikkuse lahutamatu osa. Brändimine on see, mis muudab Larry nurgapoodi eristatuks Paulust otse üle tänava. Sarnast lähenemisviisi kasutatakse kõne sissenõudmise ajal tunnustuseks - selle põhjal kogunenud audioandmed. Isegi valitsuse osakonnad on leidnud võimaluse kasutada valimiskampaaniate optimeerimiseks suuri andmetehnoloogiaid. Lõppkokkuvõttes aitab heitkoguste vähenemine meid kõiki: me kulutame vähem energiat.

Miks suured andmed segi ajada turunduse ja sellega. Suurte andmete kasutamine meditsiinis Iga tööstusrevolutsioonil oli oma sümbolid: malmi ja auru, terase ja voolu tootmine, polümeerid ja elektroonika ning järgmine revolutsioon toimub komposiitmaterjalide ja andmete all. Suured andmed.

Kauplemise strateegiad, kasutades sugavat masinaopet

Suured andmed on valejälje või tulevase tööstuse? Rohkem kui kolm Kauplemise strateegiad nad ütlevad palju kasutades sugavat masinaopet kirjutada Suured andmed Suured andmed koos sõna "probleemiga", tugevdades selle teema saladust. Selle aja jooksul oli "probleem" tähelepanu suurema osa suurema osa suuremate tootjate tähelepanu keskmes luuakse selle lahenduse avastamise palju käivitamist ja kõik juhtivad valdkondlikud analüütikud käivituvad selle kohta, kui oluline on töövõime suured andmemahud konkurentsivõime tagamiseks.

Sarnane, mitte liiga väitis, mass põhjustab eriarvamust ja saate täita palju skeptilisi avaldusi sama teema kohta ja mõnikord rakendati punase heeringa epiteeti isegi suurtele andmetele tähed. Mis on suured andmed? Lihtsaim viis kujutada suured andmed spontaanselt omaks ja õmblevad andmete laviini vormis või vähendada probleemi uutele tehnoloogiatele, mis radikaalselt muutvad teabekeskkonda, ja võib-olla koos suurte andmetega, me kogeme tehnoloogilises etapis teise etapi revolutsioon?

On märkimisväärne, et rohkem kui neli miljonit lehekülge veebis sisaldas fraasi suured andmed, üks Kauplemise strateegiad sisaldab ka sõna määratlust - vähemalt veerand suurte andmete kohta üritab oma määratlust anda. Selline massiline intress näitab, et kõige kasutades sugavat masinaopet on suured andmed suuremate andmete puhul midagi kvalitatiivselt erinevad kui igapäevase teadvuse surumine.

Eelajalugu Asjaolu, et suurte andmete mainimise valdav osa on kuidagi seotud äriga, võib eksitamisel olla eksitav.

Kuidas kaubelda väikese kontoga?

Tegelikult sündis mõiste ei ole mingil juhul ettevõtte keskkonnas, vaid analüütikud laenatud teaduslikud väljaanded. Suured andmed viitavad mõnede nimede arvule, millel on teatav usaldusväärne sünnipäev - 3. Eriline number võtab kokku eelmised arutelud teaduse andmete rolli kohta üldiselt ja eriti elektroonilises teaduses e-teaduses.

Andmete roll teaduses on olnud aruteluks väga Kauplemise strateegiad aega - esimene andmetöötlus XVIII sajandi kirjutas inglise astronoomide Thomas Simpson tööjõus "Kasutades numbrite kasutamist astronoomilistes vaatlustes", kuid ainult Viimase sajandi lõpp, huvi selle teema vastu on omandanud märgatava teravuse ja andmete töötlemine tuli eelmise sajandi lõpus välja, kui leiti, et arvutimeetodeid saab rakendada peaaegu kõigis teadustes arheoloogiast tuumafüüsikale.

Kauplemise strateegiad, kasutades sugavat masinaopet

Selle tulemusena muutuvad teaduslikud meetodid märkimisväärselt. See ei olnud juhus, et raamatukogu neoloogia ilmus, moodustatud sõnad raamatukogu raamatukogu ja laboratooriumi laboratooriumimis peegeldab muudatusi seoses idee, et seda võib pidada uuringu tulemusena. Siiani esitati Euroopa Kohtule ainult saadud lõpptulemused ja mitte toorainete eksperimentaalsed andmed ja nüüd, kui erinevaid digitaalset meediat saab tõlkida "digitaalsele", siis võib avaldamise objektiks olla erinevad andmed, Eriti oluline on võimalust uuesti töötlemise varem kogunenud andmete salvestavasse.

Osa: Toetajad Mai

Ja siis on positiivne tagasiside, mille kulul on teaduslike andmete kogumise protsess pidevalt kiirendatud. See on põhjus, miks, teadlik skaala tulevaste muutuste, loodusarv redigeerija Clifford Lynch pakkus erilist nime uue paradigma.

Uue paradigma eriline nimi, kes kasutades sugavat masinaopet need analoogselt selliste metafooridega, suurena maagi jne, mis peegeldab mitte niivõrd midagi, kui palju on kvaliteetse koguse üleminek.

Suured andmed ja äri Aasta ei läinud terminile suured andmed tabas juhtivate äriliste väljaannete lehekülgi, milles kasutati siiski täiesti erinevaid metafoore. Suured andmed Võrdle mineraalsete ressurssidega - uus õli uus õliGoldrush Gold Feverandmete kaevandamine, mis rõhutab andmete rolli varjatud teabe allikana; Looduslike katakpoolsete kataklüsmidega - Data Tornado orkaaniandmedandmete kustutamine, andmete loodete laine andmete üleujutusnähes neile ohtu; Tööstustoodanguga kaubitsemine - andmete heitgaasi andmete heitkogusedFirehose andmete vooliktööstusrevolutsioon tööstusrevolutsioon.

Ettevõttes, nagu teaduses, ka suurtes andmetes, on ka midagi täiesti uut Kauplemise strateegiad on juba ammu rääkinud vajadust töötada suure hulga andmetega, näiteks raadiosageduste identifitseerimise RFID-i jaotamise tõttu ja Sotsiaalsed kasutades sugavat masinaopet ja nagu ja nagu teaduses, ei olnud piisavalt heledate metafooride, et teha kindlaks, mis toimub. Seetõttu ilmus On märkimisväärne, et Miks suured andmed osutusid probleemiks? Kuna tähtaega suured andmed on möödunud kolm aastat juba, kuid kui teaduses on rohkem või vähem selge, on suur andmekoht äri endiselt ebakindel, ei ole juhuslikult, et see on sageli räägime suurte probleemide kohta Andmed ", ja mitte ainult probleemi kohta, kuid kõik muu on ka halvasti määratletud.

Sageli on probleem lihtsustatud, tõlgendades nagu Moore seadus, ainus erinevus, mis sel juhul tegeleme selle aasta andmete suuruse kahekordistamise nähtusega või hüperbollaysize'i kahekordistamise nähtusega, mis esindab peaaegu sama loomulikku katastroofi. Andmed on tõepoolest üha enam üha enam muutumas, kuid see on tähelepanuta jäetud, et asjaolu, et probleem ei ole väline, see on tingitud mitte niivõrd uskumatu hulga andmeid, kuna vana meetodite võimetus uute meetodite võimetus Mahud ja mis kõige tähtsam, me loodud ise.

On kummaline tasakaalustamatus - võime genereerida andmeid osutus tugevamaks kui võime töödelda neid. Selle Skew esinemise põhjuseks on kõige tõenäolisem, et 65 Kauplemise strateegiad jooksul arvutite ajaloost ei saanud aru, mida andmed on ja kuidas nad on seotud töötlemise tulemustega. Kummaline, matemaatika sajanditega tegeletakse nende teaduslike kontseptsioonidega, nagu number ja number süsteemid, meelitades filosoofid ja meie puhul andmed ja teave, mitte üldse triviaalsed asjad, jäetakse ilma tähelepanuta ja neile antakse Intuitiivse taju hoiuleandmine.

Seega selgus, et kõik need aastased uskumatu tempo välja töötatud tegeliku tehnoloogia töötamise andmete ja küberneetika ja teooria järelejäänud tasemel ndatel tasemel, kui lambiarvutite kasutati ainult arvutused. Tõepoolest, suurte andmete edevus täheldati nüüd, tähelepanelik, põhjustab skeptilise naeratuse. Kaalumine ja mitmetasandiline säilitamine Pilved, suured Kaubanduse kaotamine, Kauplemise strateegiad - need kolm kaasaegset tegurit ei ole mitte ainult omavahel seotud, kuid täna ei saa nad enam üksteisega enam eksisteerida.

Suurte andmetega töötamine on võimatu ilma pilvesalvestuseta ja pilvandmetöötlus - pilvatehnoloogia välimus ei ole mitte ainult idee kujul ja juba täieliku Mis on kaubandusjuhtimissusteem rakendatud projektide kujul, mida ta kasutades sugavat masinaopet käivitamise käivitamise uue huvi suurenemise suurenemise käivitamise jaoks suurte andmete analüüsi suurenemise suurenemise suurenemise käivitamiseks.

Kui me räägime mõju tööstusele tervikuna, on tänaseks muutunud suurenenud nõuded säilitamissüsteemide suurenenud nõuded. See on tõesti vajalik seisund - sest see on raske ennustada ette, mille analüütilised Kauplemise strateegiad vajavad teatud andmeid ja kui intensiivselt olemasolevat ladustamist laaditakse.

Lisaks on nii vertikaalse ja horisontaalse mastaapide nõuded muutumas kasutades sugavat masinaopet oluliseks. Uues põlvkonna oma ladustamissüsteemide Fujitsu pöörab suurt tähelepanu aspektide skaleerimise ja mitmetasandilise andmete salvestamise. Praktika näitab, et tänapäeval kulub palju süsteeme analüütiliste ülesannete täitmiseks, kuid ettevõte nõuab, et kõik teenused, Kauplemise strateegiad ja andmed oleksid alati kättesaadavad.

Lisaks on täna analüütiliste uuringute tulemuste nõuded väga suured - pädevad, õigesti ja õigeaegsed analüütilised protsessid võimaldavad oluliselt parandada äritegevuse töö tulemusi tervikuna.

Andmete ja teabe rolli ignoreerimine, kuna uuringu esemed on sätestatud kõige minu, mis plahvatas nüüd, hetkel, kui vajadused muutunud, kui arvutite loendamise koormus oli palju väiksem kui andmed ja nende tegevuste eesmärk on saada uus teave ja uued teadmised juba olemasolevate andmete massiivide kohta.

Seetõttu Kauplemise strateegiad ahela sidemete taastamist "Andmed - teave - teadmised" räägivad suuremate andmete probleemi lahendamisest kasutades sugavat masinaopet probleemi lahendamisest. Andmeid töödeldakse selleks, et saada teavet, mis peaks olema täpselt nii palju, nii et inimene saaks selle teadmisteks muuta. Viimastel aastakümnetel Kauplemise strateegiad olnud kasuliku teabega tõsine töö kasuliku teabega ja asjaolu, et me tunneme helistamist teabe teooriale Claud Clannile ei ole midagi enamat kui signaalide Kauplemise strateegiad teooria ja teave, mida tajub a Isikul pole midagi teha.

On palju eraldi väljaandeid, mis kajastavad privaatseid seisukohti, kuid täieõigusliku kaasaegse teabe teooria kasutades sugavat masinaopet. Selle tulemusena ei tee valdav arv spetsialiste andmete ja teabe vahet.

Kauplemise strateegiad, kasutades sugavat masinaopet

Igaühel on märgitud, et seal on palju andmeid või palju, kuid küps esitlus, mis on täpselt see, millised on võimalused probleemi lahendamiseks, ei ole kedagi - kuid kõik on sellepärast, et tehnilised võimalused andmetega selgelt enne nende võimete arendamise tase. Ainult üks autor, Web 2. Hinchcliffe jagab läheneb suuretele andmetele kolme rühma: kiired andmed kiired andmednende maht mõõdetakse kasutades sugavat masinaopet Big Analytics suur analüüsi - Petabita andmed ja Kauplemise strateegiad levik sügav ülevaade - ülevoolamine, Kauplemise strateegiad.

Grupid erinevad üksteisest mitte ainult käitatavate andmete kogustest, vaid ka nende töötlemise lahenduste kvaliteeti. Töötlemine kiirete andmete töötlemine ei tähenda uute teadmiste saamist, selle tulemused korreleeruvad a priori teadmistega ja võimaldavad teil hinnata, kuidas need või muud protsessid toimuvad, see võimaldab teil seda paremini näha ja üksikasjalikumat, mis toimub, kinnitada või lükata tagasi kõik hüpoteesid. Ainult väike osa olemasolevatest tehnoloogiatest on nüüd sobivad kiirendamisülesannete lahendamiseks, kasutades sugavat masinaopet salvestustehnoloogiad kasutades sugavat masinaopet saadaval selle nimekirja Greenplum, Netezza, Oracle Exadata, Teradata, Verica ja KDB andmebaasid.

Nende tehnoloogiate kiirus peaks suurendama sünkroonselt andmete suureneva mahuga. Suure analüüsi abil lahendatud ülesanded on märgatavalt erinevad ja mitte ainult kvantitatiivselt, vaid ka kvalitatiivselt ja asjaomased tehnoloogiad peaksid aitama saada uusi teadmisi - nad aitavad teisendada kõnealustes teavet uutele teadmistele salvestatud teabe. Selle keskmise taseme puhul ei ole siiski tehtud tehisintellekti lahenduste valimisel või analüütilise süsteemi autonoomsete meetmete valimisel - see põhineb põhimõttel "Õpetaja õppimine".

Teisisõnu, kogu selle analüütiline potentsiaal on selles õppimisprotsessis. Kõige ilmsem näide on ohus! Kõrgeim tase, sügav ülevaade, tähendab koolitust ilma õpetajata järelevalveta õppimine ja kaasaegsete analüüsi meetodite kasutamine ning mitmesuguseid visualiseerimisviise.

Sellel tasemel on võimalik tuvastada teadmisi ja mustreid, a priori teadmata. Suurte andmete analüütika Aja jooksul muutuvad arvutirakendused reaalsele maailmale lähemale kõigis selle mitmekesisuses, seega sisendandmete kasvu ja siit sama vajadust nende analüüsi ja režiimis, võimalikult lähedal reaalajas. Nende kahe tendentse Valikud kauplemise katastroof viis suuna välimuseni suurte andmete analüütika Suur andmete analüüsi.

Watsoni Uued tehingute valikud võit on muutunud suurte andmete analüüsi võimaluste geniaalne tutvustamine - me siseneme kõige huvitavama ajastu, kui arvutit kasutatakse esmakordselt arvutuste kiirendamiseks, kuid assistendina, inimese laiendamisele Võimalused teabe valimisel ja otsuste tegemisel.

Vannevara Bushi kasutades sugavat masinaopet utoopilised plaanid, Joseph Liclider ja Paevase kaubanduse indeksi valikud Engelbart algavad tõeks, kuid see juhtub mitte päris nii, nagu näib kümneid aastaid tagasi - arvuti võimsus ei ole loogiliste võimaluste isiku ees paremus, mille jaoks teadlased on eriti kogenud, kuid oluliselt rohkem võime töödelda hiiglaslikke andmeid mahud.

Midagi sarnast oli vastasseisu Harry Casparov sügava sinise, arvuti ei olnud osav mängija, kuid ta võiks kiiremini lahendada rohkem võimalusi. Tagasiside Kvaliteetselt uued suured andmed Analytics rakendused nõuavad mitte ainult uusi tehnoloogiaid, vaid ka kvalitatiivset muu süsteemse mõtlemise taset, kuid raskusi on raske olla raskusi - lahenduste arendajad Big Data Analytics sageli avanevad alates st.

Selle tulemusena vaadeldakse analüütikat sageli rahaliste vahendite eraldamist baasandmete, visualiseerimise ja muude inimtulemuste pakkumise tehnoloogiate ettevalmistamiseks.

Eelajalugu

Selline huvi on õigustatud, tuues äri palju argumente, kuigi see on võimalik öelda lihtsam - kasutades sugavat masinaopet uute tingimustes kasutades sugavat masinaopet arenenud juhtimissüsteemi ja on vaja alustada luua selle loomise tagasiside See tähendab, et süsteem, mis aitab otsuste tegemisel ja tulevikus, võib-olla on võimalik otsused automatiseerida ja tegelikult vastu võtta.

Üllataval kombel sobib kõik ülaltoodud loomismetoodika automatiseeritud süsteemid Tehnoloogiliste objektide haldamine, mida tuntakse alates 60ndatest aastatest.

Uued analüüsi vahendid on vajalikud sellepärast, et andmed ei ole enamasti suuremad kui varem ja rohkem väliseid ja sisemisi allikaid, nüüd on need keerulisemad ja mitmekesisemad struktureeritud, struktureerimata ja kvaasiseerituderinevad indekseerimisskeemid relatsiooniline, mitmemõõtmeline, NoSQL kasutatakse.

Endised võimalused andmetega toimetulemiseks on juba võimatu - suur andmeside analüüsi ulatub suured ja keerulised massiivid, nii et nad kasutavad endiselt avastamissanalüüsi avamise analüüsi ja uuriva analüüsi analüüsi avamise analüüsi tingimusi. Ükski kõne, sisuliselt on üks - tagasiside, mis tarnitakse vastuvõetava otsuste tegemise vormis, teavet erinevate protsesside kohta. Komponendid Toorandmete kogumiseks kasutatakse asjakohaseid riist- ja tarkvaratehnoloogiaid, mis täpsustab juhtimisobjekti olemusest RFID, sotsiaalsete võrgustike teave, erinevaid tekstisõnumeid jne.

Need andmed registreeruvad analüütilise masina sisendisse tagasiside kasutades sugavat masinaopet regulaator, kui jätkate analoogiat küberneetikaga.

See regulaator põhineb tarkvara ja riistvara platvormil, mis toimib analüütilise tarkvara ise, see ei anna Kauplemise strateegiad kontrolli mõjutusi, mis on piisav, et automaatselt kontrollida, nii et kontuur sisaldab andmete teadlasi andmete teadlane või Turbo x binaarne valik. Nende funktsiooni saab võrrelda eeskujuga, näiteks elektrotehnika valdkonna spetsialistide spetsialistid, kasutades füüsika teadmisi elektrimasinate loomise Riskifondi kauplemissusteemi muuk. Inseneride ülesandeks on andmete muutmise protsessi haldamine otsuste tegemiseks kasutatavale teabele - need suletakse tagasiside ahelaga.

Sügav õppimine ja närvivõrgud - Uudised

Sellisel juhul suurte andmete analüüsi nelja komponendi komponendist huvitab me ainult ühe riistvara platvormi selle tüübi kasutades sugavat masinaopet, mida nimetatakse analüütilise seadme või andmehoidla seadme süsteemidega. Aastate jooksul oli ainus analüütiliste spetsialiseeritud autode tootja Teradata, kuid mitte ta oli esimene - 70ndate kasutades sugavat masinaopet, siis Briti arvutitööstuse juht, ICL-i juhtkond ei püüdnud luua sisu-adresseeritavat hoidlat sisu-lisatasanditav Andmepoodemille aluseks oli IDM-i IDMS.

Aga esimene, kes loob "andmebaasi masin", mida hallati Britton-Lee-le Järgneva Britton-Lee ostsid Teradata poolt alates Enamikes olemasolevates rakendustes on süsteemide esialgsed Kauplemise strateegiad varem kogunenud andmekandjatesse. Analüüsina liigutatakse andmed esmakordselt vahepealsetele esitlustele sõltumatute andmete Mart, IDMkus andmete esitamine ei sõltu nende rakendustest ja seejärel kantakse samu andmeid spetsiaalsetele analüütilistele näidikutele analüütilised kasutades sugavat masinaopet Mart, ADM ja Spetsialistid töötavad juba nendega.

Rakendades erinevaid arendusvahendeid või andmete tootmist andmete kaevandamine. Selline mitmeastmeline mudel on suhteliselt väikeste andmete jaoks üsna vastuvõetav, kuid kui nad kasvavad ja suurendades selliste mudelite tõhususe nõudeid, leitakse mitmeid vigu.

Lisaks sellele, et need liiguvad need, on sõltumatu ADM-i komplikatsioon füüsilise ja loogilise infrastruktuuri Kauplemise strateegiad, erinevate analüütikute poolt saadud simulatsioonivahendite summad, tulemused on vastuolus, ei ole kaugeltki optimaalselt kasutatavad arvutused Power ja kanalid. Lisaks muudab ladustamisrajatiste ja ADM-i eraldi olemasolu peaaegu võimatuks analüüsi õigeaegselt reaalsele.

Väljund võib olla lähenemisviis, mis nimetatakse andmebaasi analüüsi või no-kopeerimise analüüsi, mis eeldab andmete analüüsi puhul otse andmebaasis. Selliseid DBMS-i nimetatakse mõnikord analüütiliseks ja paralleelseks. Lähenemisviis sai Kauplemise strateegiad atraktiivseks Markareduce'i ja Hadoopi tehnoloogia tekkimisega.

Ettevõtte mõju

Uutes andmebaasi analüüsi klassi põlvkonna rakendustes toimub igasuguste andmete arendamise ja muude intensiivse töö tüübid Monsterite valikud hoidlasse andmete kohal.

Ilmselgelt kiirendab see protsesside märgatavalt ja võimaldab reaalajas rakendusi, Streigi hindade maaratluse jagamise valikud tehingud pildituvastust, klastrite, regressioonianalüüsi, mitmesuguseid ennustusi.

Kiirendus saavutatakse mitte ainult tingitud varahoidlate kõrvaldamise tõttu ladustamise tagaküljel, vaid peamiselt mitmesuguste paralleerimise meetodite kasutamise tõttu, kaasa arvatud klastrite süsteemid Kauplemise strateegiad skaleerimisega.

Andmebaasi analüüsi lahendused avavad võimaluse kasutada pilvetehnoloogiaid manusena analüüsi. Peamised tarnijad Kõik need on tuntud firmad, välja arvatud anduri Silicon Valley käivitamine.