🟦یادگیری ماشین یکی از قدرتمندترین ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) است. در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌صورت انفجاری در حال افزایش است، روش‌های سنتی تحلیل دیگر پاسخگو نیستند.

🟦 یادگیری ماشین با توانایی خود در شناسایی الگوها، پیش‌بینی روندها و استخراج اطلاعات پنهان، تحلیل داده‌های بزرگ را متحول کرده است.

🟦در بانکداری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب در تراکنش‌ها و تحلیل رفتار مشتریان به کار می‌روند.

🟦 در حوزه سلامت، این فناوری به پیش‌بینی بیماری‌ها، تحلیل تصاویر پزشکی و مدیریت سوابق بیماران کمک می‌کند. شرکت‌های بزرگ فناوری از یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی تبلیغات و پیشنهاد محصولات استفاده می‌کنند.

🟦الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم، جنگل تصادفی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های خوشه‌بندی در تحلیل داده‌های بزرگ کاربرد فراوان دارند. یادگیری ماشین همچنین در بهینه‌سازی سیستم‌های لجستیک، پیش‌بینی بازار، تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی و مدیریت ریسک در بیمه نقش کلیدی ایفا می‌کند.

🟦مزیت مهم این روش‌ها، توانایی یادگیری از داده‌های جدید و سازگاری با تغییرات محیطی است. در نتیجه، یادگیری ماشین ابزار ضروری برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند در عصر داده‌های عظیم به شمار می‌رود.