大數據處理的機器學習階段可實現自動識別模式，并可在復雜的非結構化信息中進行特征提取，而無需任何人工干預，因此成為大數據研究的重要資源。這篇文章為大家帶來澳洲墨爾本大學大數據處理留學生課程補習。

第 1 階段：數據提取數據提取

大數據處理的第一步包括從企業應用程序、網頁、傳感器、營銷工具、交易記錄等各種資源中收集信息。數據處理專業人員通過許多非結構化和結構化數據流提取信息。例如，在建立數據倉庫時，提取工作需要合并來自多個來源的信息，然后通過刪除不正確的數據來驗證信息。為了根據結果決定未來的決策，在大數據處理的數據收集階段收集的數據必須是有標簽的、準確的。這一階段確定了量化標準和改進目標。

階段 2：數據轉換

大數據處理的數據轉換階段定義了將數據改變或修改為所需格式，這有助于建立不同的洞察力和可視化。有許多轉換技術，如聚合、歸一化、特征選擇、分選和聚類以及概念層次生成。利用這些大數據處理技術，開發人員可將非結構化數據轉換為結構化數據，并將結構化數據轉換為用戶可理解的格式。通過轉換，業務和分析操作變得更加高效，企業可以做出更好的數據驅動型選擇。

第三階段：數據加載

在大數據處理的加載階段，轉換后的數據被傳輸到集中式數據庫系統。在加載數據之前，要對數據庫進行索引并去除約束，以提高流程效率。使用大數據 ETL，加載過程變得自動化、定義明確、一致、批量驅動或實時。

階段 4：數據可視化/BI 分析

用于大數據處理的數據分析工具和方法使企業能夠對龐大的數據集進行可視化處理，并創建儀表盤，以獲得整個業務運營的概覽。商業智能(BI)分析可回答基本的業務增長和戰略問題。商業智能工具可對轉換后的數據進行預測和假設分析，幫助利益相關者了解數據的深度模式和屬性之間的關聯。

階段 5：機器學習應用

大數據處理的機器學習階段主要涉及創建可根據新輸入進行學習進化的模型。學習算法可以更快地分析大量數據。

機器學習的第一種類型是監督學習，它使用標記數據來訓練模型和預測結果。監督學習中使用數據模式來識別標簽的新信息輸出。這種方法通常用于利用歷史數據預測未來結果的應用中。

無監督學習是第二種類型，數據沒有標簽，由算法進行訓練。無監督機器學習針對的是沒有任何歷史標簽的信息。

強化學習是最后一種類型，在這種類型中，沒有主要數據可以作為模型的輸入。算法必須根據觀察結果或周圍發生的情況自行做出決定。通過獎勵函數對決策進行操縱，使模型嘗試做出正確的決策。

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