მოცულობის თამაში: დიდი მონაცემების წიგნის მიმოხილვა - მნიშვნელობა აქვს ზომა და მცირე მონაცემები

მოტყუებით მსუბუქი შესავალი Big Data– ში, სადაც ხელოვნური ინტელექტი აკეთებს მძიმე აზროვნებას

ყველაფერი, რაც ლოგიკურად არის დაკავშირებული სხვა რამესთან, წარმოქმნის მონაცემებს და რაც უფრო ნაღდი ეკონომიკაა ეკონომიკა, მით უფრო მდიდარია ეს კავშირები.

დიდი მონაცემები: მნიშვნელობა აქვს ზომას?
ავტორი: ტიმანდრა ჰარკნესი
გამომცემელი: ბლუმსბერი სიგმა
გვერდები: 304
ფასი: 499

მცირე მონაცემები: წვრილმანები, რომლებიც ავლენენ უზარმაზარ ტენდენციებს
ავტორი: მარტინ ლინდსტრომი
გამომცემელი: Hachette ინდოეთი
გვერდები: 245
ფასი: 399

სხვადასხვა ფორმის ფოთლები სურათებით და სახელებით

კომიკოსისა და მათემატიკის პროზელიზისტი ტიმანდრა ჰარკნესის წიგნის გარეკანზე დასმულ კითხვაზე მოკლე პასუხია: რა თქმა უნდა, ზომას არ აქვს მნიშვნელობა. ამას არასოდეს აქვს მნიშვნელობა, გარდა კინგ კონგისა და გოდზილას ფილმებისა. ყველა სხვა საკითხში, მნიშვნელოვანია მიდგომა. დიდი მონაცემების მიდგომები განისაზღვრება ფართოდ განაწილებული და პარალელიზებული შენახვისა და დამუშავების სტრატეგიებით. მონაცემთა ნაკრების ზომა მეორეხარისხოვანია, მაგრამ საგნები მართლაც იწყებენ ზუზუნს, როდესაც მოცულობა გადატვირთულია.

ჰარკნესი, რომელსაც აქვს სასიამოვნოდ მსუბუქი შეხება, აღნიშნავს, რომ იქ არსებული მონაცემების მოცულობა - რომელსაც იგი ასახავს ტერაბაიტის მყარ დისკებად, ჩემოდნებში ჩალაგებული აეროპორტის საბარგო ტროლეიბუსზე - იმდენად სწრაფად იზრდება, რომ მათი დროისთვის მოღვაწეობა მოძველებულია. გამოქვეყნებულია. ყველაფერი, რაც ლოგიკურად არის დაკავშირებული სხვა რამესთან, წარმოქმნის მონაცემებს და რაც უფრო ნაღდი ეკონომიკაა ეკონომიკა, მით უფრო მდიდარია ეს კავშირები. თუ სამოგზაურო ბარათი ივსება ელექტრონული საფულეებით, რომელიც დაკავშირებულია საბანკო ანგარიშთან და მობილურ ნომერზე (რომელიც მუდმივად აფიქსირებს ზარისა და ადგილმდებარეობის მონაცემებს), საკმარისი მონაცემები იქმნება მფლობელის პროფილის შესაქმნელად.

მოსახვევი უფრო მკვეთრი გახდება ინტერნეტის ნივთების შემოსვლისთანავე. ინტერნეტთან დაკავშირებული მანქანები, მაცივრები, ბარგის ტეგები, გადაზიდვის პალეტები და სხვა მსგავსი მონაცემები გამოიმუშავებს ქაფის მსგავსად და იწერება ალგორითმები მის მოსაპოვებლად. აქ არის მთავარი ოპერაციული განსხვავება ტრადიციულ სტატისტიკურ მეთოდებსა და დიდი მონაცემების მიდგომებს შორის: ეს უკანასკნელი მთლიანად დამოკიდებულია ხელოვნურ ინტელექტზე, რომელიც სწავლობს თანდათანობით. თქვენ ჯერ მას ასწავლით ნიმუშების ამოცნობის საფუძვლებს და როდესაც ის გაუმჯობესდება, ის თეორიულად უნდა მიაღწიოს იმ დონეს, სადაც ის ხვდება მონაცემების ზღვაში, რომელიც არ ელოდებოდა, მაგრამ თქვენ დაინტერესდებოდით.

საინტერესოა, რომ ბრენდინგის გურუს მარტინ ლინდსტრომის ადამიანური ინტელექტი ეძებს საკმაოდ მსგავს ნიმუშებს. ვინაიდან ისინი ამოღებულია საკმაოდ მცირე ზომის ნიმუშებიდან, მისი დასკვნები შეიძლება შეფასდეს როგორც ანეკდოტური ან გამჭრიახი, მათი სარგებლიანობიდან გამომდინარე. პირველ კატეგორიაში არის მისი არაჩვეულებრივი დაკვირვება, რომლის მიხედვითაც აეროპორტებში მორგებული და ჩამტვირთავი საქმიანი მოგზაურები თავიანთ ჯიბეში ბორტის ბარათებით ქვევით არიან მიმართული. რადგან მათ სურთ დაფარონ ის ფაქტი, რომ ისინი დაფრინავენ ეკონომიკას. მას აქვს შესანიშნავი გასართობი მნიშვნელობა, მაგრამ არა სასარგებლო. ეს პატივი ეკუთვნის ლინდსტრომის დაკვირვებას, რომელმაც აშკარად შეცვალა ლეგო, რომელიც კარგავდა ადგილს ციფრული თამაშების მიერ შემოთავაზებული მყისიერი დაკმაყოფილების გამო. მან ჰკითხა ლეგოს 11 წლის გულშემატკივარს, რა იყო მისი ყველაზე ძვირფასი ქონება. აღმოჩნდა, რომ ეს იყო წყვილი ძველი სპორტული ფეხსაცმელი, რომელიც სწორი კუთხით იყო გატეხილი და მსოფლიოს აცხადებდა, რომ მათი მფლობელი ჩემპიონი სკეიტბორდერი იყო. სიამოვნებისგან ლეგომ ყურადღება გაამახვილა მიღწევის თვალსაჩინო მტკიცებულებაზე, ისევე როგორც ათასწლეულის ფალკონის ძვირადღირებული მოდელები, რომლებითაც უფროსებიც თამაშობენ.

ნეკერჩხლის ხის ტიპების ფოთლის იდენტიფიკაცია

გონივრულად, ლინდსტრომი არ ენდობა დიდ მონაცემებს. იმის გამო, რომ ერთ -ერთ დღეს, AI ჩაანაცვლებს ადამიანურ გურუებს. ნიმუშის ამოცნობა ბევრად უფრო საიმედოა, ვიდრე გამჭრიახობა. ეს არის თანდაყოლილი ადამიანის უნარი, რომელსაც მანქანები სწავლობენ. ჰარკნესი მიანიშნებს ბრიტანელი ეპიდემიოლოგის ჯონ სნოუს შემზარავ მუშაობაზე, რომელმაც გამოიყენა სტატისტიკური ტექნიკა ლონდონში 1854 წლის ქოლერის ეპიდემიის დასადგენად სოჰოს ერთ ხელის ტუმბოზე. დღესდღეობით, ხელოვნური ინტელექტი ახორციელებს Google– ის სამედიცინო რჩევებს, საიდანაც ისინი ადგენენ ეპიდემიის მოახლოების ტალღის ფრონტს, რაც ჯანდაცვის სერვისებს აძლევს სტრატეგიულ სიღრმეს. დიდი მონაცემები უკვე გამოიყენება კორპორაციებისა და მთავრობების მიერ და გავლენას მოახდენს ჩვენს სამყაროზე ჯერჯერობით წარმოუდგენლად. თუ ის კეთილია, ადამიანის გამჭრიახობის ადგილი დარჩება.