Дмитрий Соболев, Игорь Мастерной, Рафаэль Зубаиров
Не заметить, как быстро растет общий объем собираемых метрик, просто невозможно. Увеличивается не только частота с которой автоматические системы собирают данные, пропускная способность хранилищ данных, но и сам набор метрик, которые мы можем использовать. Эта тенденция наиболее явно выражена в IoT, но и другие отрасли могут похвастаться огромным набором источников данных — публичных или доступных по специальной подписке.
Увеличение объема данных создает новые вызовы для аналитиков и специалистов, работающих над оптимизацией бизнес-задач. Темпы развития мировой экономики увеличиваются, но именно быстрая реакция на изменения на микроуровне позволяет отдельным компаниям расширяться. И здесь на помощь приходят инструменты анализа данных и машинного обучения.
В 2000-х машинное обучение и глубокий анализ данных были уделом университетских групп и специализированных стартапов. Сегодня любая компания имеет доступ к практически неограниченному и алгоритмов, подходов и готовых решений для создания автоматических систем, а также целому набору продуктов для анализа данных.
Машинное обучение сейчас используется не только корпорациями уровня Microsoft и Google, даже небольшие компании могут воспользоваться преимуществами, которые дает качественный анализ данных или система рекомендаций. Если до недавнего времени применение подобных методов требовало найма программистов, аналитиков, дата-сайентистов, то сейчас на рынке появляются сервисы и приложения для машинного обучения, которые позволяют в более дружелюбной форме, с использованием графического интерфейса, обрабатывать данные и строить предсказательные модели. Использовать их способен даже человек с минимальными знаниями в этой области.
Сейчас тройка лидеров в автоматизированном и упрощённом машинном обучении состоит из DataRobot, RapidMiner и BigMl. В этой статье мы подробно рассмотрим RapidMiner — расскажем о том, что он умеет и как может вам облегчить жизнь.
