В эпоху цифровых технологий объемы данных, генерируемых в Интернете, непрерывно растут. Эти данные, или большие данные, открывают огромные возможности для анализа и извлечения полезных знаний при помощи методов искусственного интеллекта. Рассмотрим подробнее, как большие данные и ИИ применяются в глобальной сети.
Объемы данных в Интернете
По последним оценкам, к 2025 году глобальные объемы цифровых данных достигнут 180 зеттабайт. Для сравнения, в 2018 году этот показатель составлял около 33 зеттабайт. Такие темпы роста объясняются следующими факторами:
- Рост числа интернет-пользователей и цифровых устройств
- Повсеместное использование социальных сетей, видеосервисов и других сервисов, генерирующих контент
- Развитие Интернета вещей, сенсоров, датчиков и других источников данных
Все эти данные хранятся и обрабатываются с использованием облачных вычислений и центров обработки данных по всему миру.
Понятие больших данных
Термин «большие данные» (англ. Big Data) относится к огромным массивам структурированных и неструктурированных данных, эффективная обработка которых требует использования специальных подходов и инструментов.
Отличительными характеристиками больших данных являются 3V:
- Объем (Volume) — колоссальные объемы данных от терабайт до экзабайт
- Скорость (Velocity) — высокая скорость генерирования и обработки потоков данных в режиме реального времени
- Разнообразие (Variety) — разнородные типы и форматы данных — тексты, изображения, аудио, видео и др.
Источники больших данных в Интернете
Основными источниками больших данных в Интернете являются:
- Социальные сети (Facebook, Twitter, ВКонтакте)
- Видеохостинги (YouTube, Vimeo)
- Сайты электронной коммерции (Amazon, eBay, Алиэкспресс)
- Поисковые системы (Google, Yahoo!, Bing, Яндекс)
- Сервисы геолокации (Google Maps, Яндекс.Карты)
- Мобильные приложения
- Интернет вещей и датчики
Анализируя поведение пользователей, их пользовательский контент и цифровые следы из этих источников можно извлекать инсайты и прогнозировать тенденции.
Применение искусственного интеллекта для анализа больших данных
Ручная обработка и анализ таких гигантских объемов данных практически невозможны. На помощь приходят методы искусственного интеллекта и машинного обучения, позволяющие автоматизировать эти процессы.
Основные технологии ИИ для больших данных
Вот основные технологии ИИ, применяемые для работы с большими данными:
| Технология | Назначение |
| Машинное обучение | Построение прогнозных моделей и выявление закономерностей в данных |
| Нейронные сети | Распознавание образов, классификация данных |
| Обработка естественного языка | Анализ текстов на естественных языках |
| Распознавание речи | Преобразование устной речи в текст |
| Компьютерное зрение | Анализ и обработка изображений и видео |
Комбинируя эти технологии, можно решать широкий круг задач с большими данными в Интернете.
Применение ИИ и больших данных в Интернет-компаниях
Рассмотрим конкретные примеры из практики крупнейших Интернет-компаний по применению ИИ и больших данных:
- YouTube использует глубокое обучение для распознавания объектов на видео и выбора оптимального разрешения, машинное обучение для персонализации видео и предложения похожего контента.
- Netflix анализирует поведение зрителей с помощью ИИ для улучшения рекомендаций фильмов и сериалов. Также ИИ помогает в производстве оригинального видеоконтента.
- Amazon использует ИИ в логистике для маршрутизации и прогнозирования поставок, в персонализации товарных рекомендаций и обслуживании клиентов через Alexa.
- Алиэкспресс с помощью ИИ распознает миллионы изображений товаров, предотвращает мошенничество, оптимизирует логистику.
- Яндекс анализирует поведение пользователей всех своих сервисов с помощью ИИ для улучшения поиска, персонализации новостей, маршрутизации и прогнозов погоды.
Перспективы применения больших данных и ИИ
В ближайшие годы роль технологий искусственного интеллекта в обработке и анализе больших данных в Интернете будет только возрастать. Главными тенденциями станут:
- Переход к мультиоблачным архитектурам обработки данных с использованием технологий блокчейн
- Масштабное внедрение ИИ в ключевые процессы компаний и государственного управления
- Развитие комплексных решений для Интернета вещей с использованием 5G
- Создание централизованных платформ обмена данными на основе ИИ
- Построение автономных систем, базирующихся на больших данных и ИИ
Реализация этих тенденций требует решения задач безопасности данных, этических аспектов применения технологий, подготовки необходимых специалистов. При правильном подходе ИИ и большие данные позволят достичь значительного прогресса во всех сферах развития цифровой экономики и общества.