Büyük Veri

Büyük Verinin Özellikleri (The Vs)

Büyük Veri genellikle "Vs" olarak bilinen birkaç temel özellik ile karakterize edilir:

• Hacim: Bu, genellikle terabayt, petabayt ve hatta eksabayt olarak ölçülen, üretilen ve toplanan verilerin büyük ölçeğini ifade eder. Bu tür hacimlerin işlenmesi, genellikle bulut bilişim çözümlerinden yararlanan ölçeklenebilir depolama ve işleme altyapısı gerektirir. Örnekler arasında IoT cihazlarından alınan sensör verileri veya büyük web sitelerinden alınan kullanıcı etkinliği günlükleri yer alır.
• Hız: Bu, yeni verilerin üretildiği ve işlenmesi gereken hızı tanımlar. Birçok uygulama, finansal piyasa verilerinin veya sosyal medya akışlarının işlenmesi gibi gerçek zamanlı çıkarım ve analiz gerektirir. Apache Kafka gibi teknolojiler genellikle yüksek hızlı veri akışlarını işlemek için kullanılır.
• Çeşitlilik: Büyük Veri, yapılandırılmış veriler (veritabanları gibi), yarı yapılandırılmış veriler (JSON, XML) ve yapılandırılmamış veriler (metin belgeleri, e-postalar, resimler, videolar gibi) dahil olmak üzere birçok biçimde gelir. Bu çeşitlilik depolama, işleme ve analiz için zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bilgisayarla görme ve Doğal Dil İşleme (NLP) alanındaki görevler öncelikle yapılandırılmamış verilerle ilgilenir.
• Doğruluk: Bu, verilerin kalitesi, doğruluğu ve güvenilirliği ile ilgilidir. Büyük Veri genellikle dağınık, eksik veya tutarsız olabilir ve analiz veya model eğitimi için güvenilir bir şekilde kullanılmadan önce önemli ölçüde veri temizleme ve ön işleme gerektirir. Verilerin doğruluğunu sağlamak, güvenilir yapay zeka sistemleri oluşturmak için kritik öneme sahiptir.
• Değer: Nihayetinde, Büyük Veri toplamanın ve analiz etmenin amacı, karar alma süreçlerini bilgilendirebilecek, süreçleri optimize edebilecek veya yeni ürün ve hizmetler yaratabilecek değerli içgörüler elde etmektir. Bu, gizli kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarmak için gelişmiş analitik ve makine öğrenimi tekniklerinin uygulanmasını içerir.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Uygunluk

Büyük Veri, modern yapay zeka ve makine öğreniminin başarısı için temel öneme sahiptir. Büyük, çeşitli veri kümeleri, modellerin, özellikle de derin sinir ağlarının karmaşık kalıpları öğrenmesini ve daha yüksek doğruluk elde etmesini sağlar. gibi sofistike modelleri eğitmek Ultralytics YOLONesne algılama gibi görevler için genellikle büyük miktarlarda etiketli görüntü veya video verisi gerekir. Bu veri kümelerini işlemek için GPU 'lar gibi güçlü donanımlar ve Apache Spark gibi dağıtılmış bilgi işlem çerçeveleri veya büyük ölçekli model eğitimini yönetmek için Ultralytics HUB gibi araçlarla entegre edilmiş platformlar gerekir.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/ML Uygulamaları

Büyük Veri, çeşitli sektörlerde yapay zeka odaklı çok sayıda uygulamayı besliyor:

1. Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri: Netflix gibi yayın hizmetleri ve Amazon gibi e-ticaret devleri, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak kullanıcı etkileşimlerinin (görüntüleme geçmişi, satın alma modelleri, tıklamalar) muazzam veri kümelerini analiz eder. Bu, ilgili içerik veya ürünleri öneren, kullanıcı deneyimini geliştiren ve etkileşimi artıran sofistike öneri sistemleri oluşturmalarına olanak tanır. Bu sistemlerin arkasındaki araştırmalardan bazılarını Netflix Research'te keşfedebilirsiniz.
2. Otonom Sürüş: Otonom araçlar, sensörlerden (kameralar, LiDAR, radar) gelen devasa veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işlemeye dayanır. Bu Büyük Veri, nesne algılama, şeritte tutma ve navigasyon gibi kritik görevler için derin öğrenme modellerini eğitmek için kullanılır ve aracın çevresini güvenli bir şekilde algılamasını ve tepki vermesini sağlar. Sürücüsüz araçlarda yapay zekanın geliştirilmesi büyük ölçüde bu karmaşık verilerin yönetilmesine ve bunlardan yararlanılmasına bağlıdır.

Büyük Veri ve Geleneksel Veri

Geleneksel veri analizi, ilişkisel veritabanlarında depolanan yapılandırılmış verilerle ilgilenirken, Büyük Veri daha büyük hacimleri, daha yüksek hızı ve daha fazla çeşitliliği kapsar ve genellikle Hadoop ekosistemi gibi özel araçlar ve teknikler gerektirir. Geleneksel veriler daha basit istatistiksel yöntemler veya iş zekası araçları kullanılarak analiz edilebilirken, Büyük Veriden içgörü elde etmek için Makine Öğrenimi algoritmaları gereklidir. Genellikle dağıtık sistemleri ve bulut platformlarını içeren Büyük Veri için gereken altyapı da geleneksel veri ambarından önemli ölçüde farklıdır.