Изменения
Нет описания правки
В данной статье детально рассмотрим метод машинного обучения с помощью Spark ML.
== Практическое применение Big Data ==
На сегодняшний день работа с большими данными популярна во многих рабочих сферах. Как правило, алгоритмы обрабатывают огромные потоки данных из различных источников, после чего создается предсказание следующего предполагаемого события.
Можно выделить несколько областей, где использование больших данных набирает популярность:
* Бизнес и Маркетинг. С помощью анализа последних произведенных транзакций алгоритмы с достаточно высокой точностью могут предсказать повышение спроса на определенный товар.
* Социальные сети. У некоторых соцсетей уже есть встроенные алгоритмы анализа истории активности пользователей. Исходя из предпочтений пользователя и популярности некоторых сообществ, которые приближены к его интересам, создается предложение для конкретного человека вступить в сообщество, прослушать новую композицию и т.п.
* Здравоохранение. Перебор симптомов болезней и эффектов лекарственных препаратов позволяет создавать новые средства по борьбе с новыми заболеваниями.
* Предупреждение природных катастроф. Одна из важнейших сфер, где используются большие данные. Алгоритмы в этой сфере ежедневно обрабатывают огромные потоки данных в виде показаний датчиков с разных станций, чтобы приблизительно вычислить место и время предполагаемой катастрофы.
* Правоохранительные органы. Даже небольшое повышение преступности в каком-либо регионе будет отслежено с помощью программ, изучающих статистику преступлений. Обработка больших массивов данных машиной позволяет быстрее реагировать и принимать соответствующие меры по предотвращению новых преступлений.
* Сельское хозяйство. Фермерам доступны данные о погоде, состоянии почвы, влажности, созревании плодов, ходе роста и условиях для скота. Эта информация позволяет максимизировать и оптимизировать производство продукции под потребности рынка в реальном времени.
Стремительное развитие технологий по обработке больших данных позволяет человеку постепенно избавляться от необходимости вручную вычислять зависимости событий, что сокращает время обработки и риск человеческого фактора.
