Машинне навчання та аналіз великих даних: що це, як працює і для чого потрібно бізнесу Машинне навчання та аналіз великих даних: що це, як працює і для чого потрібно бізнесу

Онлайн-чати, прогнозна аналітика, діагностика захворювань – ми досить часто стикаємося з роботою нейромереж. Але що це таке? Навіщо компанії потрібно аналізувати дані, які виробляє штучний інтелект або самі користувачі?

Далі в статті – про те, що таке штучні нейронні мережі і великі дані, а також навіщо і як із ними працювати.

Про машинне навчання: як воно пов’язане зі штучними нейромережами?

Штучна нейромережа – це створена людиною обчислювальна модель із великою кількістю паралельно робочих процесів, об’єднаних безліччю вузлів, які схожі за структурою на людський нейрон. Ці штучні нейрони розподіляються в мережі за шарами трьох видів – зовнішній, внутрішній і вихідний.

Спочатку інформація надходить на нейрони вхідного (зовнішнього) шару, які приймають його й передають нейронам прихованого (внутрішнього) шару. У прихованому шарі відбувається основна обробка інформації, після чого дані відправляються в останній, вихідний шар. Нейромережі з більш ніж одним прихованим шаром називаються глибокими.

Крім цього, існує два типи мереж:

  1. нейромережі прямого поширення – де всі зв’язки виробляють суворий рух від вхідних шарів до їхніх виходів;
  2. нейромережі рекурентного типу – у яких дані з вихідних нейронів із прихованого шару передаються частково в перший шар або інший шар із меншим номером. Такі мережі часто застосовують для обробки послідовностей – геномних даних, обробки тексту або розпізнавання мови.

У свою чергу, нейромережі можна використовувати для різних завдань: аналізу зносу обладнання, обробки документації, спілкування з клієнтами, проведення маркетингових активностей тощо.

Алгоритми нейромереж навчаються так само, як і діти. Для «створення зрілого штучного інтелекту» використовують машинне навчання – клас методів для вирішення певної задачі. Є кілька його видів:

  1. навчання з учителем, під час якого випробувана система примусово навчається завдяки прикладу «стимул – реакція»;
  2. навчання без учителя, під час якого випробувана система спонтанно навчається виконувати поставлене завдання без втручання з боку експериментатора;
  3. навчання з підкріпленням, під час якого випробувана нейромережа навчається, взаємодіючи з середовищем.

Для роботи з нейромережами можна використовувати такі інструменти:

  • Scikit-learn – бібліотеку для мови програмування Python, яка допомагає робити математичні обчислення. Її можна об’єднати з іншими бібліотеками, наприклад з NumPy, SciPy і Matplotlib, щоб створити інтерактивний додаток у середовищі розробки або вбудувати в інше програмне забезпечення і використовувати заново;
  • Hadoop – open-source-фреймворк, який дає змогу розділити додаток на кілька фрагментів і кожен фрагмент обробляти на будь-якому вузлі (комп’ютері, «ноді») у кластері обчислювальної системи. Hadoop – це стандартне ПЗ для аналізу Big Data;
  • RapidMiner – середовище з відкритим вихідним кодом, у якому можна складати прогнози і проводити аналітику. Платформа підтримує всі етапи глибинного аналізу даних і функціонал Hadoop.

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

Що таке Big Data і як їх порахувати?

Аналіз Big Data (великих даних) – це комплекс заходів, спрямований на збір, аналіз і систематизацію даних, чий загальний розмір перевищує 100 Гб. Аналіз великих даних містить у собі мережеві технології, сервери, програмне забезпечення та технічні послуги.

Big Data використовують для:

  • зберігання й управління обсягом даних у сотні терабайтів або петабайтів, які не можуть обробляти реляційні бази даних;
  • організації неструктурованих даних, що складаються з текстової інформації, зображень, фото, відео тощо;
  • генерації аналітичних звітів і впровадження прогностичних моделей.

Аналіз великих даних – це суміш програмування й аналітики, тому для роботи з Big Data використовують низку програм. Нижче – деякі з них:

  • SAS Eminer – система описового й передбачувального моделювання;
  • Tableau – програма для візуалізації даних;
  • SPSS – програма для прогнозної аналітики;
  • Zoho Reports – програма для створення онлайн-звітів;
  • NodeXL – інтерактивний інструмент мережевої візуалізації й аналізу;
  • Excel – несподівано, але старий добрий продукт MS Office теж добре справляється з аналітикою великих даних;
  • SQL – мова програмування для створення, модифікації та управління даними в реляційній базі даних;
  • Python – це мова програмування, пристосована для аналітики.

Результат обробки даних виглядає як звід рекомендацій. Причому їхній характер неможливо передбачити до кінця обробки. Іноді навіть найнезначніші зміни можуть вплинути на остаточне формування картини. Однак за правильного використання дана технологія примножуватиме прибуток компанії.


Більше про те, яку користь нейромережі й аналітика великих даних приносять бізнесу,
дізнайтеся на AI Conference Kyiv, яка відбудеться 4 червня в столиці України.

Придбати квиток ►►►

Схожі новини