机器学习在大数据

机器学习在大数据

先进的分析 (机器学习) 是最好的方法,利用大数据所提供的机会。

机器学习纳入覆盖预测分析、 数据挖掘、 模式识别和多元统计分析的数据分析。

在商业智能和企业报告工具中使用的基本分析方法减少对报告总和、 计数、 简单平均数和运行 SQL 查询。OLAP 是系统化的扩展这些基本的分析。运用基本的分析仅限于人体秤活动和方向 — — 意思一个人必须指定应计算什么。

 

不幸的是传统分析工具并不适合于捕捉隐藏在大数据的值。数据量太大,综合分析。潜在的不同的数据源,从背面之间的关系和相关性范围结束客户数据库通过住网上淫秽,任何分析师来测试所有的假设和推导出埋在数据中的所有值太大。

机器学习提供从大 (和不同) 的数据源中提取价值的承诺。机器学习不限于人的尺度思考和分析,发现埋在数据中的模式。机器学习在机规模运行: 它是数据驱动的。它非常适合处理不同数据源的复杂性和巨大的各种变量和所涉及的数据量。为机器学习,不像传统分析,更多的数据送入机器学习系统,越都能学会,导致更高质量的见解。

IT 研究提供了先进的分析解决方案,赋予组织以将数据资产转化为可操作的智能来解决特派团关键问题。通过改变游戏规则的机器学习算法、 世界一流的数据科学专长和热情专注于制作复杂系统简单易用的组合。

我们是您值得信赖的机器学习伙伴。我们为大数据流提供解决方案的方法包括高性能的软件,与领先的供应商的大数据平台、 无与伦比的专业技能,以及致力于你的成功的伙伴关系。我们为您提供更好和更快的成果,对相同的数据。

我们的专家的工作,以确保你有效地解决您的机器学习挑战你。

我们的咨询服务覆盖实现大数据的机器学习所需的一切。

可用的服务:

  • 统计方法评估需求 / 可能性

  • 自定义的机器学习模型及算法设计

  • 证明的概念项目

  • 数据分析管道设计 — — 最初的示范,通过最终的优化

  • 可扩展性 (通过分析需求指数) 规划

  • 执行架构和集成

  • 分析引擎部署和操作

 

你肯定是对海量数据集和鲁棒性分析并不陌生。虽然你可能有源远流长的历史,利用先进的计算能力来管理这种努力作为交易和风险管理,提供更快的结果精度较高的能力将是向前迈进的关键优势。IT 研究与您的组织可以使其分析到一个完全不同的层面 — — 使您的业务可以工作变得更聪明,更快和更安全。

它的研究可以帮助企业和零售银行、 银行、 保险公司、 交易员、 和其他组织更充分利用信息,以获得可操作的洞察力。IT 研究提供创新性的机器学习能力 — — 装备大数据分析,您需要向您的组织:

推动风险缓解措施。IT 研究带给你力量分析更多,这意味着你可以更准确、 精确,并且有用的见解比你之前。现货趋势和异常,因此您可以检测并阻止流氓内部和外部的罪犯所带来的风险。

提高快速反应能力。在世界金融服务的过程中,响应速度就是一切。例如,在贸易领域,微秒延迟可以产生巨大的影响。它的研究提供了巨大的性能提高,使您能够反应 — — 比之前,和比竞争对手更快更快。

 

使用状态---艺术机器学习技术,为特派团的关键结果

政府机构的任务是为其公民提供更高效、 有效和透明的服务上严格和经常预算下降的挑战。为了提高业务效率,政府机构应转向机器学习分析数据集,发现模式和异常,并做出对未来事件的预测。IT 研究先进的机器学习解决方案可以分析对结构化和非结构化的数据设置中实时产生快速、 准确和可扩展性都比现有的方法快 10000 倍的结果。IT 研究提供了丰富的先进的机器学习的方法,给出预测准确度最高的可能,超越与基本分析可以做什么。IT 研究,从地面为大数据建立并使尖端的方法和技术,从研究到政府和企业。

它的研究可以帮助政府机构:

检测和防止欺诈性交易、 客户和供应商。欺诈检测能力的不断提高应对瞬息万变的诈骗情况至关重要。与传统解决方案相比,它研究可以纳入和跨多种渠道如销售点、 web 和移动,以产生更快的、 实时的欺诈分析和取证分析更多的数据。

标识异常或签名地址扩散、 恐怖主义、 洗钱、 伪造设备、 威胁和其他犯罪的活动。利用您的数据资产作出知情的决定,并检测可疑活动,就太迟了。

识别重要的信息、 趋势和触发器,以突出显示最相关和最高影响的信息。IT 研究提供复杂的数据,自定义的的视图注意力的机会,无需设置创建永久知识孔向前的硬性规则根据用户反馈到手头的问题相关的领域。

网络安全.跨多个数据类型和输入、 识别异常活动、 相关的邪恶模式,并订明所有的因素为基础的行动。例子: 网络设计/操作,内部威胁威胁检测/警报,和软件定义网络。

情景分析。根据手边的资料,确定什么是重要的和去哪里找。复杂数据的自定义的视图。例子: 风险为基础的活动情报 (ABI) 身份情报热图/对象基于的生产 (OBP) 和事件/活动预测。

的生活模式。确定趋势和不同的群体来检测各种微妙和复杂模式之间的相关性。深自定义基于深入了解涉及的球员的响应。

附加的用例: 说明性的维修、 操作、 疾病控制和预防

 

我们的合作伙伴

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

请联系我们 !

新闻稿

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us