В искусственный интеллект и машинное обучение
жүктеу/скачать 2.47 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Источники больших данных
- Заключение
| 2
3 1 1 Будущее Большие данные – Это набор подходов и методов, разработанных для анализа данных огромных размеров 2 Надо отметить, что не всякая работа с данными относится к искусственному интеллекту (например, аналитик, делающий вывод по графикам, не относится к искусственному интеллекту), и не все алгоритмы искусственного интеллекта разрабатываются с использованием больших данных (например, экспертные системы) 3 Тем не менее, множество современных интеллектуальных систем основано именно на обучении по данным: машинный перевод, распознавание изображений и речи, прогнозирование поведения клиентов и др. Во время обучения по данным алгоритм "изучает" большое количество реальных случаев (например, поведения клиентов или переводов текстов) и благодаря этому делает качественные предсказания для новых случаев Большие данные Источники больших данныхИсточники сбора больших данных делятся на три типа:➢ социальные➢ машинные➢ транзакционныеВсе, что человек делает в компьютерной сети, — источник социальных больших данных Каждую секунду пользователи загружают в Instagram 1 тыс. фото и отправляют более 3 млн электронных писем Ежесекундный личный вклад каждого человека — в среднем 1,7 мегабайта Другие примеры социальных источников Big Data — статистики стран и городов, данные о перемещениях людей, регистрации смертей и рождений и медицинские записи Большие данные также генерируются машинами, датчиками и "интернетом вещей" Информацию получают от смартфонов, умных колонок, лампочек и систем умного дома, видеокамер на улицах, метеоспутников и т.п. Транзакционные данные возникают при покупках, переводах денег, поставках товаров и операциях с банкоматами Социальные Машинные Транзакционные Заключениежүктеу/скачать 2.47 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|