биг дата и машинлёрнинг. Удаляются или перезаписываются

• Название: Удаляются или перезаписываются
• Дата: 11.04.2023
• Размер: 14.89 Kb.
• Имя файла: биг дата и машинлёрнинг.docx
• Тип: Документы; #1054438

Ожидается, что в 2025 году ежегодный объем генерируемых данных превысит 160 зеттабайт. Однако почти все генерируемые сегодня данные (98%) затем удаляются или перезаписываются. Подобное отношение к генерируемым данным объясняется просто: у компаний пока еще не хватает инструментов для работы с такими колоссальными объемами. Но ведь эти данные — буквально золотая жила для бизнеса, поскольку оттуда можно выуживать ценнейшую информацию. И терять их для крупных компаний, значит, недополучать значительную долю прибыли. 

На пользу друг другу
Алгоритмы машинного обучения становятся более эффективными по мере роста объемов обучающих данных. И объединяя большие данные с машинным обучением, мы получаем двойную выгоду: алгоритмы Machine Learning помогают нам справляться с непрерывным потоком данных, а объемы и разнообразие потоков данных прокачивают алгоритмы, делая их более совершенными. Давайте посмотрим, как в идеале должен работать процесс интеграции этих двух технологий.

Передавая большие объемы данных алгоритму машинного обучения, мы ожидаем увидеть определенные результаты (например, скрытые от менее совершенных инструментов паттерны или закономерности), которые могут помочь в дальнейшем моделировании. Некоторые компании используют полученные данные для автоматизации рабочих процессов, но чаще всего аналитики просматривают результаты работы алгоритма и выискивают в них ценную информацию, которая может помочь оптимизировать бизнес-схемы. И это на самом деле правильно.

В то время как ИИ в десятки и сотни раз превосходит людей по производительности, ему не хватает определенных способностей для принятия решений. Компьютерам еще только предстоит приобрести многие качества, присущие людям, но пока критическое мышление и гибкость в анализе им не свойственны. Вот и получается, что без эксперта, загружающего правильные данные, ценность результатов, сгенерированных алгоритмом, значительно уменьшается. А без эксперта, интерпретирующего вывод, предложения, сделанные алгоритмом, могут поставить под угрозу благосостояние компании. Современный ИИ — прежде всего помощник эксперта и еще долгие годы таковым и останется. Теперь несколько примеров, которые продемонстрируют, как большие данные и машинное обучение могут эффективно работать вместе.