Машинное обучение и большие данные: как алгоритмы меняют наш мир

Большие данные или Big Data — это массивы информации огромного масштаба, высокой скорости поступления и разных форматов, которые невозможно обработать традиционными способами. Это могут быть данные о продажах магазина за последний год, база данных клиентов или показания датчиков температуры на нефтеперегонной установке.

Термин Big Data начали активно использовать в 2010-х годах. Тогда же начали появляться технологии для обработки больших данных, которые позволили сделать шаг в развитии искусственного интеллекта и машинного обучения. Кроме того, они помогли начать извлекать из данных инсайты и увеличить точность систем прогнозирования.

Специалисты в области Big Data занимаются сбором данных из разных источников: баз данных в интернете, серверов или жестких дисков компании. Затем они берутся за очистку данных: удаляют дубликаты, пустые данные и информацию с аномально высокими и низкими показателями, так как она может искажать статистику.

Далее специалист структурирует эти данные, находит закономерности и на их основе делает выводы, которые лягут в основу отчета для руководства или коллег.

Обработка больших данных позволяет определить, например, какие продажи у компании будут в новом сезоне, сколько клиентов можно привлечь или после какого запроса в поддержку нужно показать пользователю тот или иной сценарий чат-бота.

Большие данные характеризуются тремя ключевыми свойствами («три V»):

1. Объем (Volume) — невероятное количество информации, которая накапливается со временем. Так только Google обрабатывает более 8,5 миллиардов поисковых запросов в день.
2. Скорость (Velocity) — данные поступают в режиме реального времени, их нужно анализировать мгновенно.
3. Разнообразие (Variety) — данные бывают структурированными, например, таблицы, базы данных, и неструктурированными: тексты, видео, аудиозаписи, изображения и т. д.

Машинное обучение ― это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам обучаться на основе данных и улучшать свои решения без прямого вмешательства человека.

Машинное обучение сегодня решает большое количество задач: классификация данных, регрессия, кластеризация и обнаружение аномалий. В отличие от традиционного программирования, где каждая инструкция задается вручную, алгоритмы машинного обучения анализируют гигантские массивы информации, находят скрытые закономерности и делают прогнозы.

Идея машинного обучения появилась у знаменитого инженера Алана Тьюринга еще в 1950-е годы. Полвека она развивалась вместе с компьютерной техникой, постепенно решая более сложные задачи. Пока в 2010 году не произошел прорыв в этой области ― Google создали алгоритм машинного обучения, способный определять, что изображено на фотографии.

Развитие этого направления привело к появлению многослойных нейронных сетей, которые научились писать тексты, сочинять музыку, генерировать картинки, видео и другой цифровой контент.

Рассмотрим специфику работы машинного обучения на примере игры в шахматы. Чтобы обыграть человека, компьютер должен просчитывать миллиарды комбинаций наперед, на что потребуется немало ресурсов. Или можно научить машину видеть только те пути, которые ведут к победе, и просчитывать их — это простая версия машинного обучения.

Большие данные ― основа для машинного обучения. С их помощью обучаются модели, которые затем помогают обрабатывать данные. Например, у нас есть чат-бот поддержки банка, куда пользователи зачастую приходят с банальными вопросами: как сменить пин-код или заблокировать карту. Чтобы предоставить ответы на однотипные вопросы, можно задействовать машинное обучение, которое позволит создать модель, классифицирующую запросы клиентов.

Для начала необходимо взять огромный пласт запросов пользователей, например, выгрузку за последний год. И с помощью машинного обучения выявить те запросы, на которые можно было бы выдать один конкретный сценарий чат-бота. Это не самая простая задача, потому что пользователи могут задать вопрос на одну тему тысячами разных способов: с длинными вступлениями, с ошибками и опечатками.

Когда модель научится точно классифицировать запросы, можно интегрировать ее в чат-бот. Необходимо, чтобы она понимала, какой запрос пользователь отправил, и переключала его на подходящий сценарий с необходимой информацией. А если соответствующих сценариев нет, подключала бы к работе реального специалиста, который сможет помочь пользователю разобраться в проблеме.

Когда-то сама идея создания искусственного интеллекта считалась утопической. Но уже сегодня можно слушать песни, сгенерированные нейросетями, использовать их картинки в работе, находить полезную информацию и учиться новому с помощью текстов, которые пишет ИИ.

Со временем системы машинного обучения станут точнее анализировать индивидуальные предпочтения, что приведет к созданию более персонализированных сервисов. В медицине, например, можно будет разрабатывать персональные схемы лечения, в маркетинге — гиперперсонализированные рекомендации.

Определенно, будущее за алгоритмами, которые смогут обучаться на минимальном количестве данных и адаптироваться к новым условиям без постоянного вмешательства программистов. Кроме того, применение машинного обучения в дальнейшем может расшириться на более сложные задачи — от юридического анализа до управления производственными процессами.

Большие данные и машинное обучение продолжают трансформировать экономику, медицину, науку и повседневную жизнь, делая технологии не просто инструментом, а неотъемлемой частью будущего общества.

В настоящее время человечество находится на пороге изобретения интеллекта, равного по мощи человеческому, поэтому работа в этой области будет оставаться востребованной и высокооплачиваемой ближайшие десятилетия.

Если вы хотите работать в сфере Big Data и Machine Learning, присмотритесь к курсу «Профессия Data Scientist» от онлайн-школы ProductStar. С ним вы освоите BigData-инструментарий, познакомитесь с алгоритмами машинного обучения, изучите типы и задачи рекомендательных систем. А в конце обучения с помощью специалистов Карьерного центра сможете найти работу по профессии.