Часто в дискуссиях о больших данных я слышу другую терминологию, используемую и сгруппированную в отношении того, как большие данные изменят способ ведения бизнеса. Хотя это может быть правдой, используемая формулировка часто неверна в контексте, в котором она используется, и с какой целью. Обычно это не имеет большого значения, но я думаю, что важно различать следующие термины и исследовать, как они связаны друг с другом: большие данные, искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.
Большие данные: у нас должна быть довольно хорошая концепция больших данных из текущих сообщений. Большие данные относятся к массивным наборам данных, привносимым новыми технологиями и Интернетом вещей (IoT). Как правило, эти наборы данных очень большие и сложные, поэтому для интеллектуального анализа данных используются разные инструменты, и быстро появились компании, специализирующиеся на размещении, интеллектуальном анализе и моделировании больших данных. Конкуренцию в области больших данных как бизнеса иногда в просторечии называют игрой в кирки и лопаты, чтобы понять, как данные детализируются, исследуются и выявляются с соответствующей информацией, которая может побудить фирмы принимать более обоснованные решения. Важно отметить, что специалисты по обработке и анализу данных делают аналитику данных о ставках возможной и полезной в бизнес-приложениях.
Искусственный интеллект. ИИ — это концепция, которая включает в себя то, когда компьютеры могут начать обрабатывать данные практически без человеческого контроля, чтобы устанавливать связи в сложных отношениях между наборами данных. Технологии искусственного интеллекта могут выполнять некоторые задачи быстрее и точнее, чем человек. Это популярная тема в научной фантастике, и она начинает подтверждать свое место и в современном мире. Но какие механизмы может использовать ИИ, которые управляют его функциональностью? Вот мы и подошли к машинному обучению.
Машинное обучение. В своей основной форме машинное обучение связано с использованием алгоритмов для анализа данных, изучения их и использования для прогнозирования или заключения. В этой итерации машины обучаются с использованием больших объемов данных для выполнения конкретной задачи, и со временем машина научится выполнять задачу по мере ее усложнения. Эта концепция была получена из той же группы ИИ и эволюционировала, включив логическое программирование и сетевую кластеризацию для достижения общей структуры ИИ. Подходы машинного обучения послужили основой для ИИ и постоянно используются для методологий глубокого обучения.
Глубокое обучение. Глубокое обучение — это еще один алгоритмический подход, при котором машина будет использовать неструктурированные большие данные и использовать больше когнитивных вычислений, чтобы со временем узнавать больше на основе опыта. Глубокое обучение, безусловно, сделало возможным более практическое применение машинного обучения и внесло большой вклад в общую область ИИ.
По мере изучения различных возможностей мы видим, как волна ИИ быстро следует за большими данными. Впервые компании могут использовать большие данные для позиционирования продуктов и реагирования на потребности клиентов. Они знают, что их методы работают, потому что у них есть данные, подтверждающие это. Но если компании хотят оставаться конкурентоспособными, поскольку рост данных продолжает стремительно расти, им необходимо масштабировать платформу, используя какой-либо тип искусственного интеллекта.
ИИ поможет добавить слой понимания к большим данным, чтобы выполнять чрезвычайно сложные аналитические задачи намного быстрее, чем человек.
Большие данные — это не искусственный интеллект. Большие данные используются в искусственном интеллекте. Лаборатории данных будут продолжать разрабатывать удивительные технологии, используя эти концепции, но потребуется творческая природа людей в реальных приложениях, чтобы помочь превратить эти теории, которые изменят нашу профессиональную и личную жизнь к лучшему.
