ビックデータ開発者の1/3以上が機械学習に取り組んでいる

Marthe Rana 831.425.8063 mrana@evansdata.com カリフォルニア州サンタクルーズ、7月6日、1／3以上（36％）の開発者が、機械学習（machine learning）を伴うビックデータまたは高度な分析プロジェクトで働いているとEvans Data社が最近発表した「ビックデータと高度な分析調査2016v1」が伝えている。　機械学習市場がまだ統合されていない現在、これら開発者は、金融、IOT、製造の分野を標的にする可能性が高い。 500名超の現役のビックデータ開発者へ尋ねるこの調査の結果、人工知能や機械学習の開発と密接に関係する決定木（decision tree）が最も利用される分析モデルであることがわかった。その次は線形回帰とロジスティック回帰である。ロジスティックス、流通や運営は高度な分析やビッグデータを活用する可能性の高い企業部門である。 「多くの技術を含んだ機械学習が急速に採用されている現在、ビックデータや高度分析に携案内役として重要な案内役を担うだろう。」とEvans Data社CEOのジャネル・ガービンは話した。　われわれはパターン認識を含んだコグニティブコンピューティング（人工知能を利用した認識処理）、自然言語認識、ニューラルネットワークなどが身近になり、明日のプログラムが今日の派生技術に基づくだろうと期待している。 その他、ビックデータ開発者は3分の2の時間を計測に用い、42％はリアルタイムにデータ分析を行い、38％は計測できないデータを調べている。　開発者が望むデータと分析における改善のトップは、オフサイト時のデータセキュリティだ。 「ビックデータと高度な分析調査」は2016年5月に実施され、エラー幅を4％に設定した。　200ページの内容は、ビックデータの現状、障害、ビックデータへの挑戦、高度な分析ツールとサービス、データウェアハウス、ビックデータとIOT、Hadoop、人工知能、機械学習、リアルタイム処理、並行処理とビックデータ、クラウドなどを含んでいます。