机器学习模型如何应用于数据湖中的大数据？

机器学习模型从数据中提取模式以进行预测或决策。大数据指的是规模庞大、种类多样且生成迅速的数据集。数据湖以原始格式存储大量此类原始数据。将这些结合起来，可以在可扩展的存储中分析多样化的海量数据集，从而生成传统方法无法实现的有价值见解。 在数据湖中对大数据进行机器学习首先需要摄入多样化的数据源。由于湖数据的原始性质，预处理（清理、转换）至关重要。特征工程随后提取相关特征。如随机森林或深度学习等模型在分布式计算框架（例如Spark MLlib）上进行训练，能够扩展以处理大型数据集。这支持欺诈检测、个性化推荐、预测性维护和高级客户分析等应用，显著增强数据驱动的决策制定。 要在数据湖中实施机器学习：1）准备数据：从湖中的原始数据中进行清洗、转换和特征工程。像Spark这样的工具对于分布式处理至关重要。2）训练模型：在分布式集群上使用可扩展的机器学习库对大型历史数据集进行模型训练。云平台提供托管的机器学习服务。3）部署和监控：将模型集成到应用程序中以对新数据进行评分；使用新鲜的湖数据持续重新训练模型以保持准确性。这释放了预测性见解，提高了运营效率，并推动了创新。