Dữ liệu lớn và học máy (Chúng có liên quan như thế nào?)

Bạn đang thắc mắc về dữ liệu lớn và học máy? Chúng tôi giải thích chúng là gì, chúng liên quan với nhau như thế nào và tại sao chúng lại quan trọng trong các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu.

Dữ liệu lớn và học máy liên quan với nhau như thế nào? Dữ liệu lớn đề cập đến lượng dữ liệu khổng lồ mà các phương pháp lưu trữ truyền thống không thể xử lý được. Học máy là khả năng hệ thống máy tính học cách đưa ra dự đoán từ các quan sát và dữ liệu. Học máy có thể sử dụng thông tin được cung cấp bởi nghiên cứu dữ liệu lớn để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị về mặt kinh doanh.

Dữ liệu lớn và học máy là gì?

Các thuật ngữ như “dữ liệu lớn” và “ học máy ” thường được sử dụng cùng nhau vì trong tính toán hiện đại, chúng có liên quan chặt chẽ với nhau. Nhìn chung, học máy đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu đào tạo để hoạt động ở mức độ đổi mới như hiện nay.

“Dữ liệu lớn” không chỉ đề cập đến một lượng lớn dữ liệu. Không có giới hạn nào cho những gì tạo nên dữ liệu “lớn” và dữ liệu “nhỏ”. Thay vào đó, nó là một mô hình điện toán trong đó lượng dữ liệu lớn, đáng kể hơn bao giờ hết trong lịch sử loài người, được sử dụng để thúc đẩy các ứng dụng, phân tích và học máy. Lượng dữ liệu khổng lồ này được kích hoạt bởi các công cụ thu thập dữ liệu hiện đại, chủ yếu được kết nối với điện toán đám mây, có thể thu thập thông tin từ người dùng trên các nền tảng từ khắp nơi trên thế giới.

Hơn nữa, “dữ liệu lớn” không nhất thiết phải là một dự án đơn lẻ. Các doanh nghiệp và tổ chức trong các ngành khác nhau sẽ thu thập hàng gigabyte hoặc thậm chí hàng terabyte thông tin từ những người dùng sử dụng dịch vụ của họ. Ví dụ: các tổ chức trong ngành bảo hiểm có thể thu thập dữ liệu lịch sử về khiếu nại của khách hàng, thống kê tai nạn, mô hình thời tiết, điều kiện đường xá và các dạng hành vi khác để giúp đưa ra quyết định chính xác và sáng suốt hơn.

Thách thức ở đây là tâm trí con người không thể bao quát hoặc xử lý được biển thông tin rộng lớn này, càng không thể hiểu được ý nghĩa của nó. Những phát triển mới trong ứng dụng và xử lý đám mây đã thúc đẩy hoạt động phân tích để biến lượng dữ liệu khổng lồ này thành thông tin có thể thực hiện được.

Một trong những nơi mà luồng thông tin này có tác động là học máy. Khi học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) lần đầu tiên được nghiên cứu một cách nghiêm túc, nhiều ý tưởng ban đầu về những gì có thể thực hiện được là quá nhiệt tình. Kể từ đó, những bước tiến đáng kể về lý thuyết, phát triển và đổi mới đã nhường chỗ cho nhận thức rằng công nghệ này vẫn chưa sẵn sàng.

Chúng tôi đã thấy các công ty trong các ngành cụ thể sử dụng khả năng đám mây của họ để thu thập, xử lý và tính toán dữ liệu lớn theo những cách cho phép các thuật toán học máy áp dụng hoạt động theo những cách mà chúng tôi chưa bao giờ nghĩ là có thể.

Phân tích dữ liệu lớn so với học máy so với trí tuệ nhân tạo

Điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu lớn và học máy (và AI gần gũi) là những ngành cực kỳ khác biệt và đã phát triển theo thời gian.

• Phân tích dữ liệu lớn : Khai thác trí thông minh từ dữ liệu là nhiệm vụ của tính toán hiện đại trong nhiều thập kỷ. Ở mức độ thấp hơn, nó cũng là mục tiêu nghiên cứu về AI và học máy. Tuy nhiên, phân tích tự nó là một môn học. Trong phân tích, bạn sẽ thấy các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu đang tìm cách sử dụng, sắp xếp, sắp xếp và đọc dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Phân tích như một môn học tập trung vào việc sử dụng các phương pháp phân loại và sử dụng khác nhau để rút ra những thông tin chi tiết có ý nghĩa cho người dùng—những thông tin chi tiết mà họ có thể sử dụng để phát triển các quy trình ra quyết định tốt hơn xung quanh dữ liệu đó. Trong nhiều trường hợp, phân tích có thể được tự động hóa và chúng tôi thấy các nền tảng cho phép không -người dùng kỹ thuật kiểm soát bảng điều khiển và hình ảnh trực quan mà không cần biết các quy trình cơ bản.
• Học máy : Học máy chỉ là: học máy. Điều này xảy ra thông qua việc phát triển các thuật toán có thể nhập dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để đưa ra quyết định chiến lược, tự động. Các thuật toán học máy chỉ tập trung vào cách máy tính có thể sử dụng dữ liệu để tìm hiểu các chiến lược và hành vi trong các bối cảnh cụ thể. Trong lĩnh vực học máy, bạn sẽ tìm thấy các phân ngành như học sâu và học tăng cường.
• Trí tuệ nhân tạo : AI đã là một chủ đề nóng từ đầu và giữa thế kỷ 20. Mặc dù có liên quan chặt chẽ đến học máy nhưng trên thực tế, AI là một ngành học riêng biệt. Trong khi học máy nhấn mạnh đến cách máy móc có thể học hành vi thì AI lại thảo luận một cách toàn diện về cách máy móc thông minh có thể hoạt động trong các bối cảnh khác nhau.

Có sự chồng chéo đáng kể giữa các môn học này. Trí tuệ nhân tạo dựa trên các thuật toán học máy và “bộ não” được tạo ra từ chúng (thường thông qua hệ thống mạng thần kinh). Cả hai đều dựa vào phân tích dữ liệu lớn để xử lý dữ liệu và đưa ra các quan điểm hoặc cách tiếp cận khác nhau.

Máy tính hiệu năng cao và học máy

Sự gia tăng của dữ liệu lớn gắn liền trực tiếp với sự phát triển của kiến ​​trúc đám mây. Các hệ thống nối mạng đơn giản là không thể hỗ trợ khối lượng công việc cần thiết để thúc đẩy phân tích nâng cao và học máy. Tuy nhiên, với điện toán đám mây và các công nghệ liên quan, chúng ta đã thấy sự phát triển của AI và học máy là những phần thiết thực của nền kinh tế hiện đại.

Điều gì về đám mây đã cho phép phân tích dữ liệu lớn và học máy? Hãy xem xét những điều sau:

• Tự động hóa : Nền tảng đám mây hỗ trợ xử lý dữ liệu tự động, giúp quản trị viên trực tiếp quản lý đầu vào và luồng thông tin. Động thái đưa các nhà khoa học dữ liệu và tự động hóa vào điện toán đám mây đã làm tăng hiệu suất, hiệu suất và độ chính xác của hệ thống dữ liệu trên đám mây theo cấp số nhân.
• Môi trường phân tán : Nhìn bề ngoài, các hệ thống mạng không hiệu quả và phụ thuộc vào các công nghệ cụ thể thường đóng vai trò là điểm nghẽn trong hiệu suất. Tuy nhiên, môi trường đám mây phân tán đã loại bỏ các tắc nghẽn và kho dữ liệu như một nguyên tắc thiết kế của chúng để hiệu suất và khả năng mở rộng là tối quan trọng. Môi trường đám mây lớn hỗ trợ các hệ thống xử lý dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp.
• Điện toán hiệu năng cao : Công nghệ đám mây đã dẫn đến việc hình dung lại ý nghĩa của việc hỗ trợ điện toán hiệu năng cao (HPC). Các ứng dụng hiện đại của hệ thống HPC tận dụng phần cứng và phần mềm được tối ưu hóa, xử lý tự động và tổ chức dữ liệu cũng như mở rộng quy mô ngay lập tức đã hỗ trợ khả năng học máy và phân tích vượt xa những gì chúng ta từng thấy cách đây 15 đến 20 năm.