Глоссарий

Большие данные

Открой для себя мощь Больших Данных в AI/ML! Узнай, как огромные массивы данных подпитывают машинное обучение, инструменты для их обработки и реальные приложения.

Под большими данными понимаются чрезвычайно большие и сложные наборы данных, которые растут по экспоненте с течением времени. Эти массивы данных настолько объемны и генерируются с такой высокой скоростью, что традиционное программное обеспечение для обработки данных и инструменты управления базами данных оказываются недостаточными для их эффективного сбора, управления и обработки. Понимание Больших Данных имеет фундаментальное значение в современную эпоху искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), так как эти массивные массивы данных служат необходимым топливом для обучения сложных моделей глубокого обучения (DL), способных выявлять сложные закономерности и делать предсказания.

Характеристики больших данных (The Vs)

Большие данные обычно определяются несколькими ключевыми характеристиками, часто называемыми "Vs", которые помогают отличить их от традиционных данных:

Объем: Это относится к огромному количеству генерируемых и собираемых данных, часто измеряемых в терабайтах, петабайтах или даже экзабайтах. Источниками являются данные датчиков, ленты социальных сетей, записи транзакций и машинные журналы. Обработка такого объема требует масштабируемых решений для хранения данных и распределенных вычислительных фреймворков.
Скорость: Это описывает скорость, с которой генерируются новые данные, требующие обработки. Многие приложения требуют делать выводы и анализировать данные в реальном времени, что требует высокоскоростного приема и обработки данных, чему часто способствуют такие инструменты, как Apache Kafka.
Разнообразие: Большие данные бывают разных форматов. Они включают структурированные данные (например, реляционные базы данных), полуструктурированные данные (например, файлы JSON или XML ) и неструктурированные данные (например, текстовые документы, изображения, видео и аудиофайлы). Работа с таким разнообразием требует гибкого хранения данных и аналитических инструментов, способных обрабатывать разные типы данных.
Правдивость: Это относится к качеству, точности и достоверности данных. Большие данные часто содержат шум, несоответствия и погрешности, что требует применения надежных методов очистки и предварительной обработки данных для обеспечения достоверности результатов анализа и моделирования. Предвзятость набора данных - одна из главных проблем.
Ценность: В конечном итоге целью сбора и анализа Больших Данных является извлечение значимых идей и ценности для бизнеса. Это подразумевает выявление значимых закономерностей и тенденций, которые могут помочь в принятии решений, оптимизации процессов или стимулировании инноваций.

Актуальность в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Большие данные - краеугольный камень многих достижений в области ИИ и ОД. Большие, разнообразные наборы данных имеют решающее значение для обучения мощных моделей, в частности нейронных сетей (НС), позволяя им изучать сложные взаимосвязи внутри данных и достигать высокого уровня точности. Например, обучение самых современных моделей компьютерного зрения (CV), таких как Ultralytics YOLO для таких задач, как обнаружение объектов или сегментация изображений, требует огромного количества помеченных визуальных данных. Аналогично, модели обработки естественного языка (NLP), такие как Transformers, опираются на массивные текстовые корпорации.

Эффективная обработка таких больших наборов данных требует мощной аппаратной инфраструктуры, часто использующей GPU (графические процессоры) или TPU, а также фреймворки распределенных вычислений, такие как Apache Spark. Такие платформы, как Ultralytics HUB, предоставляют инструменты для управления этими крупномасштабными рабочими процессами обучения моделей, упрощая управление наборами данных, отслеживание экспериментов и развертывание моделей.

Реальные приложения AI/ML

Большие данные питают многочисленные приложения, основанные на искусственном интеллекте, в различных отраслях:

Рекомендательные системы: Потоковые сервисы вроде Netflix и платформы электронной коммерции анализируют огромные объемы данных о взаимодействии с пользователями (история просмотров, схемы покупок, клики) для обучения сложных алгоритмов рекомендательных систем. Эти алгоритмы предоставляют персонализированные предложения, повышая вовлеченность пользователей и увеличивая продажи.
Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили генерируют огромные объемы данных в секунду от таких датчиков, как камеры, LiDAR и радары. Эти Big Data обрабатываются в реальном времени с помощью моделей ИИ для решения таких задач, как обнаружение объектов, планирование пути и принятие решений, о чем подробно рассказывается в статье "ИИ в самоуправляемых автомобилях". Такие компании, как Waymo, сильно полагаются на аналитику Big Data при разработке и совершенствовании своих технологий автономного вождения.
Здравоохранение: Анализ больших данных в здравоохранении позволяет использовать такие приложения, как предиктивная диагностика, персонализированная медицина и поиск лекарств. Анализ больших объемов электронных медицинских карт (EHR), геномных данных и медицинских изображений помогает выявить закономерности развития заболеваний и эффективность лечения(Radiology: Artificial Intelligence Journal).
Сельское хозяйство: Точное земледелие использует Большие данные с датчиков, дронов и спутников для оптимизации урожайности, мониторинга состояния почвы и эффективного управления ресурсами, способствуя развитию ИИ в сельскохозяйственных решениях.