Машинное обучение и большие данные: как они связаны?

Что такое большие данные?

Большие данные — гигантские массивы информации, которые слишком велики и сложны для обработки обычными программами. Выделяют 3 важных характеристики, которые обычно называют «тремя V»:

• Объем (Volume). Представьте себе лавину информации: миллионы онлайн-транзакций, миллиарды поисковых запросов, терабайты показаний датчиков.
• Скорость (Velocity). Для мгновенной обработки больших данных требуются специализированные инструменты и методы.
• Разнообразие (Variety). От строгих баз данных до хаотичных сообщений в соцсетях, от изображений и видео до данных геолокации.

Читайте по теме:

Как внедрить ИИ в бизнес-процессы

Топ-7 идей Data Science проектов — пет-проекты и примеры анализа данных

Иногда к этим трем «V» добавляют еще несколько:

• Достоверность (Veracity). Ключевой навык работы с данными — оценка их достоверности и фильтрация информационного «шума».
• Ценность (Value). Сырая информация сама по себе бесполезна. Чтобы извлечь из нее пользу, нужно уметь анализировать данные и находить в них скрытые закономерности.

Как получают большие данные?

Большие данные собираются отовсюду: из кассовых аппаратов магазинов, социальных сетей, умных устройств, смартфонов и даже открытых источников в интернете. Источники делятся на несколько основных групп:

1. Транзакционные системы. Каждый раз, когда вы покупаете что-то в магазине, оплачиваете счет в банке или бронируете билет на самолет, информация об этой операции записывается в базу данных.
2. Социальные сети. Лайки, комментарии, посты, фотографии, видео рассказывают о предпочтениях, интересах и поведении людей.
3. Интернет вещей (IoT). Умные часы, фитнес-браслеты, датчики на производственном оборудовании, системы умного дома — все эти устройства постоянно собирают и передают данные.
4. Мобильные устройства. Смартфоны отслеживают наше местоположение, поисковые запросы, историю просмотров, установленные приложения и многое другое. Это ценные данные для анализа.

Для сбора больших данных используются веб-скрапинг (сбор данных с сайтов), API (доступ к данным сервисов), датчики, логи (записи о работе программ) и даже обычные опросы.

Прежде чем данные смогут «обучить» алгоритмы машинного обучения, они проходят этапы очистки, обработки и подготовки. Необходимо подчеркнуть, что этический аспект и соблюдение законодательства о персональных данных — неотъемлемые условия работы с большими массивами информации.

Что такое машинное обучение?

Это метод, который позволяет ИИ учиться на основе уже имеющихся данных.

Допустим, хотите создать программу, которая определяет, есть ли на фотографии кошка. Показываете программе тысячи фотографий с кошками и тысячи фотографий без кошек, указывая, где есть кошка, а где ее нет. Программа анализирует эти данные, выделяет характерные признаки кошек (уши, хвост, глаза) и строит модель, которая позволяет ей распознавать кошек на новых фотографиях.

Фото в тексте: Freepik

Машинное обучение бывает трех видов:

• С учителем (программа учится на примерах).
• Без учителя (программа сама ищет закономерности).
• С подкреплением (программа учится методом проб и ошибок).

Основы машинного обучения — ядро многих современных технологий, от рекомендательных систем до беспилотных автомобилей. Машинное обучение помогает делать все быстрее и лучше, принимая решения на основе фактов, а не догадок.

Алгоритмы машинного обучения (Machine Learning)

Рассмотрим несколько популярных типов алгоритмов:

• Линейная регрессия. Это как волшебный калькулятор, который предсказывает числа. Например, можно узнать примерную цену дома, зная его размер, количество комнат и другие особенности.
• Логистическая регрессия. Этот алгоритм как умный сортировщик помогает разделить вещи на группы. Например, может определить, обычное письмо или спам, проанализировав его текст.
• «Деревья решений». Это алгоритм, который задает вопросы о данных и в зависимости от ответов идет по разным ветвям, как в игре «20 вопросов», пока не придет к решению. Такая структура наглядно показывает, как принимается решение.
• Метод опорных векторов (SVM). Алгоритм отлично разделяет данные на группы. Представьте, что нужно разделить яблоки и апельсины. SVM находит наилучшую линию раздела между фруктами.
• Кластеризация (k-means). Этот алгоритм группирует похожие объекты. Например, можно сгруппировать клиентов интернет-магазина по их покупательскому поведению.
• Нейронные сети — как компьютерный мозг. Они учатся на примерах и могут делать сложные вещи, например, переводить языки или рисовать картины.

Связь машинного обучения и больших данных

Большие данные и машинное обучение — это 2 технологии, которые дополняют друг друга. Алгоритмы используют огромные массивы информации, чтобы выявлять закономерности, делать прогнозы и автоматизировать процессы. Без данных система не сможет обучаться, а без алгоритмов — анализировать информацию.

Как это работает:

1. Сбор данных. Представьте, что интернет-магазин анализирует покупки клиентов. Если он соберет информацию о заказах за несколько лет, он сможет понять, какие товары пользуются спросом в разное время года.
2. Обучение моделей. Если алгоритм изучит данные о покупках, он сможет предсказывать, что клиенту может понадобиться в ближайшем будущем. Например, если человек часто покупает корма для животных, система предложит ему акции на подобные товары.
3. Принятие решений. После обучения алгоритм начинает работать в реальном времени. Видеосервис, например, анализирует просмотры и предлагает фильмы, которые могут понравиться пользователю.

Без искусственного интеллекта машинное обучение и большие данные не смогли бы находить сложные закономерности. Чем больше информации доступно, тем точнее прогнозы и тем лучше работают системы.

Машинное обучение и управление большими данными особенно важно в бизнесе: компании используют аналитику для оптимизации процессов, повышения продаж и автоматизации работы.

Машинное обучение в бизнесе

Компании используют машинное обучение в бизнесе, чтобы автоматизировать процессы, анализировать данные и улучшать обслуживание клиентов. Алгоритмы помогают находить скрытые закономерности, прогнозировать спрос и даже снижать затраты.

Компании из каких сфер применяют машинное обучение:

• Интернет-магазины анализируют покупки клиентов и рекомендуют товары. Например, если человек часто покупает спортивную одежду, система предложит ему новинки из этой категории.
• Банки используют алгоритмы для выявления подозрительных операций. Если система замечает, что кто-то пытается снять крупную сумму с карты в другой стране, она может временно заблокировать транзакцию и запросить подтверждение от владельца.
• Компании, занимающиеся доставкой, используют машинное обучение для расчета оптимальных маршрутов. Это позволяет экономить топливо и доставлять заказы быстрее.
• Чат-боты, работающие на основе машинного обучения, могут отвечать на вопросы клиентов 24/7. Например, если покупатель интересуется статусом заказа, бот мгновенно предоставляет информацию.

Применение машинного обучения в Big Data

Каждый день миллионы людей заказывают машины через приложение. Где находится ближайший свободный водитель? Как быстро он доедет до клиента? Сколько будет стоить поездка? На все эти вопросы отвечает машинное обучение, обрабатывая огромные массивы данных (Big Data).

Например, «Яндекс Такси» собирает информацию о местоположении машин, пробках, истории заказов, погоде и многом другом. Это и есть Big Data — гигантский объем информации, который невозможно проанализировать вручную.

Здесь на помощь приходит машинное обучение. Анализируя пробки, спрос и другие факторы, система оптимизирует распределение водителей и цены, например, направляя больше машин в центр Москвы по пятницам или повышая цены возле стадиона после матча.

Анализ больших данных и машинное обучение — необходимость для любого бизнеса, стремящегося сохранить конкурентоспособность.

Основные примеры алгоритмов машинного обучения для больших данных

Линейная регрессия

Представьте, что вы владелец небольшой сети кофеен в Москве. Вы хотите понять, как цена на капучино влияет на количество проданных чашек.

Решаете собрать данные за несколько месяцев: сколько чашек капучино продавалось каждый день и по какой цене. Затем строите график, где по горизонтальной оси — цена, а по вертикальной — количество продаж.

Линейная регрессия пытается провести прямую линию через эти точки так, чтобы она была максимально близко ко всем данным. Эта линия покажет вам зависимость: как меняется количество продаж при изменении цены.

Читайте по теме:

Искусственный интеллект в малом бизнесе: теория и практика

Чем различаются слабый, сильный и супер-ИИ

Получив эту «линию тренда», вы можете делать прогнозы. Например, если установите цену на капучино 200 рублей, алгоритм, основываясь на линии регрессии, предскажет, сколько чашек продадите.

Конечно, на продажи капучино влияют и другие факторы: погода, день недели, акции конкурентов. Но линейная регрессия позволяет выделить и оценить именно влияние цены, что поможет принимать взвешенные решения по ценообразованию. Например, можете найти оптимальную цену, при которой прибыль будет максимальной.

Логистическая регрессия

Банки используют логистическую регрессию для оценки кредитоспособности клиентов. Алгоритм анализирует данные о клиенте (доход, кредитная история) и предсказывает вероятность возврата кредита. Банк устанавливает порог вероятности, выше которого кредит одобряется.

«Деревья решений»

Интернет-магазины используют «деревья решений» для таргетированной рекламы. Алгоритм задает вопросы о клиенте (например, о погоде в его городе, истории покупок) и на основе ответов решает, какую рекламу показывать (пуховики или купальники). Например, маркетплейсы могут использовать этот метод для персонализации рекомендаций, предлагая клиентам наиболее подходящие для них товары.

Кластеризация (k-means)

Допустим, сеть супермаркетов может использовать кластеризацию k-means, чтобы делить покупателей на группы (например, «молодые семьи», «пенсионеры», «молодые люди») по их покупкам. Это позволяет предлагать каждой группе персонализированные акции и скидки, повышая эффективность маркетинга и продажи.

Метод опорных векторов (SVM)

На маркетплейсах SVM помогает определить, понравится ли пользователю конкретный товар. Представьте, что SVM рисует линию между товарами. Анализируя предыдущие покупки и просмотры, SVM определяет, по какую сторону линии попадает новый товар, и если он ближе к тем, что нравились покупателям, то Wildberries порекомендует его. Это как если бы продавец-консультант, зная вкусы, подсказал что-то подходящее.

Нейронные сети

К примеру, пользователь решает открыть онлайн-кинотеатр и видит подборку рекомендуемых фильмов. Она создана нейронной сетью, которая работает как персональный киноэксперт. Она проанализировала, какие фильмы пользователь смотрел раньше, какие жанры он предпочитает, какие оценки ставил и многое другое.

На основе этой информации, как опытный консультант, нейронная сеть предлагает фильмы, которые, скорее всего, понравятся человеку. Так, нейронные сети помогают удерживать пользователей, предлагая им интересный контент.

Чтобы получить ценные результаты, нужно уметь правильно подготовить данные, выбрать подходящий алгоритм и интерпретировать полученные результаты. Применение машинного обучения с большими данными позволяет раскрыть весь потенциал машинного обучения.

Фото на обложке: Freepik