Загрузка данных для Machine Learning
Сегодня большие данные — везде: объемы продаж по периодам, результаты скидок и акций, поведение пользователей на сайте. Если их анализировать при помощи Machine Learning (машинного обучения), от них можно получить и большую пользу. Для этого вам потребуется загрузка данных для обучения и собственно анализируемых данных.
Загрузка данных — одно из ключевых действий в Machine Learning. Анализ при помощи машинного обучения строится на применении к новым данным методов, которые уже показали свою эффективность на практике с другими данными. Именно загрузка этих данных производится в программу для обучения.
Основная идея Machine Learning заключается в том, чтобы компьютер не просто использовал созданный для него алгоритм, а самостоятельно обучался решению поставленной задачи.
Существуют два основных типа обучения:
- обучение с учителем — в машину загружаются данные и некие гипотезы, которые нужно проверить, и на их основе машина обучается (обычно в этом случае используются методы регрессии и классификации),
- обучение без учителя — в машину производится загрузка только данных, без гипотез, свойства этих данных нужно определить (в таких ситуациях применяются методы кластеризации и уменьшения размерности).
Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Загрузка данных для обучения нейронных сетей
Одной из самых популярных моделей машинного обучения являются нейронные сети — обучение программы, описывающее некоторый процесс при помощи модели реальной нейронной сети. Использовать такой вид анализа начали в 80-е годы прошлого века, но тогда зачастую для него не хватало мощностей компьютеров: сейчас они снова стали популярными благодаря новым техническим возможностям электроники. С помощью нейронных сетей можно загружать big data для анализа больших данных и классификации и строить крайне сложные модели.
Как загружать данные для Machine Learning
Иногда для загрузки данных для машинного обучения нужно собирать их из разных источников:
Загрузка данных для машинного обучения — отдельная история. Столько данных, сколько требуется для полноценного обучения, самостоятельно собрать достаточно сложно. Поэтому многие аналитики ищут специальные комплекты данных — датасеты — в интернете. Сейчас эта тенденция стала настолько обширной, что появились целые каталоги датасетов по тематикам:
- жилье,
- экономика и финансы,
- государственные данные,
- медицинские данные и др.
Найти эти датасеты можно тремя способами:
- взять готовые датасеты с конкурсных платформ и соревнований, интернет-порталов и сообществ, а также открытых данных по Data Science и Machine Learning,
- собрать неструктурированные данные с веб-платформ со статистикой, которые потом нужно подвергнуть препроцессингу,
- собрать информацию с веб-страниц при помощи роботов-парсеров, если автоматический сбор информации на них недоступен.
Для лучшего результата обучения программы, можно использовать все три способа. Тогда датасет будет более богат разнообразной информацией.
Цифры о нас
Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.
За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:
- анализ продаж,
- прогнозирование эффективности промо-акций,
- отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,
- сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,
- ключевые показатели интернет-маркетинга,
- анализ товара на складах,
- аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),
- анализ финансовых показателей
- и многое другое.
Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?