Блог

Серед інших сучасних термінів та понять найбільш актуальними є машинне навчання (ML) та Big Data. Ці 2 терміни досить часто використовуються разом, хоча й мають принципову різницю. Під час розробки бізнес-стратегії даних важливо розуміти цю різницю.

Подібність машинного навчання і Big Data полягає в тому, що обидва терміни відносяться до сфери теоретичних академічних досліджень та практичних бізнес-додатків, що базуються на даних. Це наукова дисципліна, яка вивчає інформацію та можливі способи її використання.

Дані є основним двигуном технологічного прогресу. Вони допомагають створювати нові інструменти та платформи, які сприяють зміні світу за допомогою аналітики, більш точного моделювання та прогнозування. Ситуація з розробкою вакцини від Covid-19 стала прикладом того, яке значення мають дані у сучасному світі. Зазвичай на розробку вакцини витрачалося до 10 років. Проте, за останнє десятиліття можливості збору та обробки даних значно розширилися, що дозволило прискорити темпи розробки вакцини. Якби ця пандемія трапилася у 2010 році, на вирішення цієї проблеми пішло набагато більше часу лише через те, що технології глибокого розуміння даних були на стадії зародження.

Така ситуація стала можливою завдяки і великим даним, і машинному навчанню. Розберемося у цих поняттях.

Big Data являє собою збірний термін, що включає величезну кількість постійно зростаючої інформації, а також інструменти, методи і технології, які були розроблені для роботи з даними, зокрема машинне навчання. З початком трансформації Інтернету на інструмент щоденного використання великі дані почали ідентифікувати, як потужний інструмент. Великі дані – це не лише про їхній розмір. Визначення даних, як великих, передбачає наявність 3-х параметрів («3 V»):

• volume – обсяг даних;
• velocity – швидкість зростання та змін даних;
• variety – різноманітність даних (структуровані: числа; неструктуровані: зображення, відео, мова тощо).

Машинне навчання відноситься до типу комп’ютерних алгоритмів і його можна розглядати як частину Штучного Інтелекту (AI). Фундаментальним аспектом інтелекту є вміння вчитися. Машинне навчання безпосередньо бере участь у створенні програм, які допомагають краще виконувати завдання з урахуванням надходження постійно зростаючого обсягу даних.

Важливо розуміти різницю між машинним навчанням з учителем та без учителя. Навчання з учителем – спосіб машинного навчання, що включає навчальні алгоритми з розміченими даними. Це дозволяє відразу знати, наскільки правильно виконано операцію. Навчання без вчителя – спосіб машинного навчання, коли випробувана система спонтанно навчається виконувати завдання.

Великі дані та машинне навчання взаємопов’язані між собою. Найкращі результати найімовірніше можна отримати, використовуючи найбільш підходящі процеси машинного навчання та великих даних.

Проте, якщо бізнес не працює з великими даними, машинне навчання навряд чи знадобиться. Його головною перевагою є отримання цінності з наборів даних, складних для класичного комп’ютерного та статистичного аналізу. Наприклад, для статичного набору даних, який вписується в Excel, використання машинного навчання буде невиправдано. Доцільно використовувати цей інструмент у разі роботи з неструктурованими даними, які неможливо зрозуміти за допомогою таблиць (текстові, графічні, звукові дані).