Big Data

Le caratteristiche dei Big Data (I V)

I Big Data sono tipicamente definiti da alcune caratteristiche chiave, spesso chiamate "V", che aiutano a differenziarli dai dati tradizionali:

• Volume: Si riferisce alla quantità di dati generati e raccolti, spesso misurati in terabyte, petabyte o addirittura exabyte. Le fonti includono i dati dei sensori, i feed dei social media, i record delle transazioni e i log delle macchine. L'elaborazione di questo volume richiede soluzioni di archiviazione scalabili e strutture di calcolo distribuite.
• Velocità: Descrive la velocità con cui i nuovi dati vengono generati e devono essere elaborati. Molte applicazioni richiedono un'inferenza e un'analisi in tempo reale, richiedendo capacità di ingestione ed elaborazione dei dati ad alta velocità, spesso facilitate da strumenti come Apache Kafka.
• Varietà: I Big Data sono disponibili in diversi formati. Comprendono dati strutturati (come i database relazionali), dati semi-strutturati (come i file JSON o XML ) e dati non strutturati (come documenti di testo, immagini, video e file audio). La gestione di questa varietà richiede un'archiviazione flessibile dei dati e strumenti analitici in grado di elaborare diversi tipi di dati.
• Veridicità: Si riferisce alla qualità, all'accuratezza e all'affidabilità dei dati. I Big Data spesso contengono rumore, incoerenze e distorsioni, che rendono necessarie robuste tecniche di pulizia e pre-elaborazione dei dati per garantire analisi e modelli affidabili. La distorsione dei dati è un problema importante.
• Valore: In definitiva, l'obiettivo della raccolta e dell'analisi dei Big Data è quello di estrarre intuizioni significative e valore aziendale. Ciò implica l'identificazione di modelli e tendenze rilevanti che possano informare il processo decisionale, ottimizzare i processi o guidare l'innovazione.

Rilevanza nell'IA e nell'apprendimento automatico

I Big Data sono la chiave di volta di molti progressi nel campo dell'intelligenza artificiale e del ML. I dataset grandi e diversificati sono fondamentali per l'addestramento di modelli potenti, in particolare le reti neurali (NN), che consentono di apprendere relazioni complesse all'interno dei dati e di raggiungere alti livelli di precisione. Ad esempio, l'addestramento di modelli di Computer Vision (CV) all'avanguardia come Ultralytics YOLO per compiti come il rilevamento di oggetti o la segmentazione di immagini richiede grandi quantità di dati visivi etichettati. Allo stesso modo, i modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) come Transformers si basano su enormi corpora di testo.

L'elaborazione efficiente di questi grandi set di dati richiede un'infrastruttura hardware potente, che spesso sfrutta le GPU (Graphics Processing Unit) o le TPU, e framework di calcolo distribuito come Apache Spark. Piattaforme come Ultralytics HUB forniscono strumenti per gestire questi flussi di lavoro di formazione di modelli su larga scala, semplificando la gestione dei dataset, il monitoraggio degli esperimenti e la distribuzione dei modelli.

Applicazioni AI/ML del mondo reale

I Big Data alimentano numerose applicazioni basate sull'intelligenza artificiale in diversi settori:

• Sistemi di raccomandazione: I servizi di streaming come Netflix e le piattaforme di e-commerce analizzano grandi quantità di dati di interazione con gli utenti (cronologia delle visualizzazioni, modelli di acquisto, clic) per addestrare sofisticati algoritmi di sistemi di raccomandazione. Questi algoritmi forniscono suggerimenti personalizzati, migliorando il coinvolgimento degli utenti e le vendite.
• Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma generano enormi quantità di dati al secondo da sensori come telecamere, LiDAR e radar. Questi Big Data vengono elaborati in tempo reale utilizzando modelli di intelligenza artificiale per compiti come il rilevamento di oggetti, la pianificazione del percorso e il processo decisionale, come illustrato nella sezione L 'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma. Aziende come Waymo si affidano molto all'analisi dei Big Data per sviluppare e migliorare la loro tecnologia di guida autonoma.
• Assistenza sanitaria: L'analisi dei Big Data nel settore sanitario consente applicazioni come la diagnostica predittiva, la medicina personalizzata e la scoperta di farmaci. L'analisi di grandi volumi di cartelle cliniche elettroniche (EHR), dati genomici e immagini mediche aiuta a identificare i modelli di malattia e l'efficacia dei trattamenti(Radiology: Artificial Intelligence Journal).
• Agricoltura: L'agricoltura di precisione sfrutta i Big Data provenienti da sensori, droni e satelliti per ottimizzare i raccolti, monitorare la salute del suolo e gestire le risorse in modo efficiente, contribuendo ai progressi dell'intelligenza artificiale nelle soluzioni agricole.

Big Data e concetti correlati

È utile distinguere i Big Data dai termini correlati:

• Dati tradizionali: In genere hanno un volume minore, sono generati a una velocità inferiore, sono più strutturati e possono essere gestiti con i tradizionali sistemi di database relazionali (ad esempio, SQL). I Big Data richiedono strumenti specializzati come l'ecosistema Hadoop o Spark per essere elaborati a causa della loro scala e complessità.
• Data Mining: È il processo di scoperta di modelli e conoscenze da grandi insiemi di dati, compresi i Big Data. Le tecniche di Data Mining (come il clustering e la classificazione) vengono applicate ai Big Data per estrarre valore.
• Data Lake: Un Data Lake è un repository centralizzato progettato per archiviare grandi quantità di dati grezzi (strutturati, semi-strutturati e non strutturati) nel loro formato nativo. A differenza dei tradizionali data warehouse che archiviano dati strutturati ed elaborati, i data lake offrono flessibilità per varie attività analitiche sui Big Data. Le piattaforme di cloud computing come AWS e Google Cloud offrono solide soluzioni di data lake.
• Data Analytics: Si tratta del campo più ampio dell'esame dei set di dati per trarre conclusioni. L 'analisi dei dati sui Big Data spesso richiede tecniche avanzate, tra cui il ML e la modellazione statistica, per gestire la scala e la complessità.

La gestione efficace dei Big Data presenta sfide legate all'infrastruttura di archiviazione, ai costi di elaborazione, alla garanzia della sicurezza e della privacy dei dati e al mantenimento della loro qualità (Veracity). Tuttavia, il superamento di queste sfide libera un immenso potenziale per l'innovazione guidata dall'IA e dal ML.