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Definizione - Cosa significa caratterizzazione?
La caratterizzazione è una metodologia di big data utilizzata per generare parametri descrittivi che descrivono efficacemente le caratteristiche e il comportamento di un particolare elemento di dati. Questo viene quindi utilizzato negli algoritmi di apprendimento senza supervisione al fine di trovare modelli, cluster e tendenze senza incorporare etichette di classe che potrebbero presentare pregiudizi. Ha i suoi usi nell'analisi dei cluster e persino nel deep learning.
Techopedia spiega la caratterizzazione
La caratterizzazione dei big data è una tecnica per trasformare i dati grezzi in informazioni utili, utilizzata negli algoritmi di machine learning e nel data mining. La caratterizzazione genera essenzialmente rappresentazioni condensate di qualsiasi contenuto informativo nascosto all'interno dei dati. Pertanto, può essere utilizzato come mezzo per misurare e tracciare eventi, cambiamenti e nuovi comportamenti emergenti in grandi flussi di dati dinamici.
Alcuni vantaggi della caratterizzazione:
- Può generare metriche utili per tracciare e misurare eventi e anomalie nei set di dati
- Crea rappresentazioni di ingombro ridotto di informazioni essenziali
- Realizza rapidamente la conversione da dati a informazioni, il che avvicina il settore alla trasformazione completa da dati a informazioni a conoscenza
- È utile per indicizzare e taggare oggetti specifici, eventi e altre funzionalità in una raccolta di dati
