Машинное обучение и Искусственный Интеллект

Раньше стоял вопрос о нехватке данных.

Теперь у нас есть непрерывные потоки данных.

В прошлом у нас не было алгоритмов работы с данными, теперь у нас есть алгоритмы.

Раньше программное обеспечение было дорогим, теперь оно с открытым исходным кодом и бесплатное.

Раньше мы не могли хранить большие объемы данных, теперь за небольшую плату мы можем иметь доступ к большим наборам данных.

Теперь, как соотносятся между собой ИИ, машинное обучение и наука о данных.

Искусственный интеллект – это очень широкий термин для различных применений: от робототехники до анализа текста.

Это все еще развивающаяся технология, и есть вопросы о том, должны ли мы на самом деле стремиться к высокоуровневому ИИ или нет.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на узком диапазоне видов деятельности.

Фактически это единственный вид искусственного интеллекта, который сейчас существует с некоторыми приложениями в реальных задачах.

Наука о данных не является подмножеством машинного обучения, но использует машинное обучение для анализа данных и прогнозирования будущего.

Наука о данных сочетает в себе машинное обучение с другими дисциплинами, такими как анализ больших данных и облачные вычисления.

Наука о данных – это практическое применение машинного обучения с фокусом на решении реальных задач.

Наука о данных в основном сосредоточена на работе с неструктурированными данными.

Структурированные данные больше похожи на табличные данные, с которыми мы имеем дело в Microsoft Excel, где у вас есть строки и столбцы, и это называется структурированными данными.

Неструктурированные данные – это данные, поступающие в основном из Интернета, где они не являются табличными, они не в виде строк и столбцов, а в виде текста, иногда это видео и аудио, поэтому вам придется использовать более сложные алгоритмы для обработки этих данных.

Традиционно при вычислении и обработке данных мы переносим данные на компьютер.

Но если данных очень много, они просто могут не поместиться на одном компьютере.

Поэтому Google придумал очень просто: они взяли данные и разбили их на куски, и они отправили эти куски файлов на тысячи компьютеров, сначала это были сотни, а потом тысячи, и теперь десятки тысяч компьютеров.

И они поставили одну и ту же программу на все эти компьютеры в кластере.