Машинное обучение и анализ больших данных: что это, как работает и для чего нужно бизнесу Машинное обучение и анализ больших данных: что это, как работает и для чего нужно бизнесу

Онлайн-чаты, прогнозная аналитика, диагностика заболеваний – мы довольно часто сталкиваемся с работой нейросетей. Но что они из себя представляют? Зачем компании нужно анализировать данные, которые производит искусственный интеллект или сами пользователи?

Далее в статье – о том, что такое искусственные нейронные сети и большие данные, а также зачем и как с ними работать.

О машинном обучении: как оно связано с искусственными нейросетями?

Искусственная нейросеть – это созданная человеком вычислительная модель с большим количеством параллельно работающих процессов, объединенных множеством узлов, которые похожи по структуре на человеческий нейрон. Эти искусственные нейроны распределяются в сети по слоям трех видов – внешний слой, внутренний слой и выходной слой.

Сначала информация поступает на нейроны входного (внешнего) слоя, которые принимают его и передают нейронам скрытого (внутреннего) слоя. В скрытом слое происходит основная обработка информации, после чего данные отправляются в последний, выходной слой. Нейросети с более чем одним скрытым слоем называются глубокими.

Помимо этого, существует два типа сетей:

  1. нейросети прямого распространения – где все связи производят строгое движение от входных слоев к их выходам;
  2. нейросети рекуррентного типа – в которых данные из выходных нейронов из скрытого слоя передаются частично в первый слой или другой слой с меньшим номером. Такие сети часто применяют для обработки последовательностей – геномных данных, обработки текста или распознавания речи.

В свою очередь, нейросети можно использовать для разных задач: анализа износа оборудования, обработки документации, общения с клиентами, проведения маркетинговых активностей и т. д.

Алгоритмы нейросетей обучаются так же, как и дети. Для «создания зрелого искусственного интеллекта» используют машинное обучение – класс методов для решения определенной задачи. Есть несколько его видов:

  1. обучение с учителем, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул – реакция»;
  2. обучение без учителя, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора;
  3. обучение с подкреплением, в ходе которого испытуемая нейросеть обучается, взаимодействуя с некоторой средой.

Для работы с нейросетями можно использовать такие инструменты:

  • Scikit-learn – библиотеку для языка программирования Python, которая помогает делать математические вычисления. Ее можно объединить с другими библиотеками, например с NumPy, SciPy и Matplotlib, чтобы создать интерактивное приложение в среде разработки или встроить в другое ПО и использовать заново;
  • Hadoop – open-source-фреймворк, который позволяет разделить приложение на несколько фрагментов и каждый фрагмент обрабатывать на любом узле (компьютере, «ноде») в кластере вычислительной системы. Hadoop – это стандартное ПО для анализа Big Data;
  • RapidMiner – среда с открытым исходным кодом, в которой можно составлять прогнозы и проводить аналитику. Платформа поддерживает все этапы глубинного анализа данных и функционал Hadoop.

AI Conference Kyiv: Mashinnoe obuchenie i analiz bolshih dannyih: chto eto, kak rabotaet i dlya chego nuzhno biznesu 1

Что такое Big Data и как их сосчитать?

Анализ Big Data (больших данных) – это комплекс мероприятий, направленный на сбор, анализ и систематизацию данных, чей общий размер превышает 100 Гб. Анализ больших данных включает в себя сетевые технологии, сервера, программное обеспечение и технические услуги.

Big Data используют для:

  • хранения и управления объемом данных в сотни терабайт или петабайт, которые не могут обрабатывать реляционные базы данных;
  • организации неструктурированных данных, состоящих из текстовой информации, изображений, фото, видео и др.;
  • генерации аналитических отчетов и внедрения прогностических моделей.

Анализ больших данных – это смесь программирования и аналитики, поэтому для работы с Big Data используют ряд программ. Ниже – некоторые из них:

  • SAS Eminer – система описательного и предсказательного моделирования;
  • Tableau – программа для визуализации данных;
  • SPSS – программа для прогнозной аналитики;
  • Zoho Reports – программа для создания онлайн-отчетов;
  • NodeXL  – интерактивный инструмент сетевой визуализации и анализа;
  • Excel – неожиданно, но старый добрый продукт MS Office тоже хорошо справляется с аналитикой больших данных;
  • SQL – язык программирования для создания, модификации и управления данными в реляционной базе данных;
  • Python – язык программирования, приспособленный для аналитики.

Результат обработки данных выглядит как свод рекомендаций. Причем их характер невозможно предсказать до конца обработки иногда даже самые незначительные изменения могут повлиять на окончательное формирование картины. Однакопри правильном использовании данная технология будет приумножать прибыль компании.


Больше о том, какую пользу нейросети и аналитика больших данных приносят бизнесу,
узнайте на AI Conference Kyiv, которая состоится 4 июня в столице Украины.

Купить билет ►►►

Похожие новости