Skaļuma spēle: Lielo datu pārskats par grāmatām - vai izmēram ir nozīme un maziem datiem

Maldinoši viegls ievads lielajiem datiem, kur mākslīgais intelekts padara smago domāšanu

Viss, kas ir loģiski saistīts ar kaut ko citu, ģenerē datus, un jo ekonomika ir mazāk naudas, jo šie savienojumi ir bagātāki.

Lieli dati: vai izmēram ir nozīme?
Autors: Timandra Harkness
Izdevējs: Blūmsberijas Sigma
Lapas: 304
Cena: 499

Nelieli dati: sīkas norādes, kas atklāj milzīgas tendences
Autors: Mārtiņš Lindstrēms
Izdevējs: Hachette Indija
Lapas: 245
Cena: 399

dažāda veida gobas

Īsā atbilde uz jautājumu, kas uzlikta uz komiķa un matemātikas prozelitistes Timandras Harkness grāmatas vāka, ir šāda: protams, izmēram nav nozīmes. Tam nekad nav nozīmes, izņemot filmas King Kong un Godzilla. Visās pārējās lietās svarīga ir pieeja. Lielo datu pieejas nosaka plaši izplatītas un paralēlas uzglabāšanas un apstrādes stratēģijas. Datu kopas lielums ir sekundārs, taču lietas patiešām sāk buzz, kad apjomi tiek pārspīlēti.

Harkness, kuram piemīt apbrīnojami viegls pieskāriens, norāda, ka datu apjoms, ko viņa iztēlojas kā terabaitu cietos diskus, kas iepakoti koferos lidostas bagāžas ratiņos, pieaug tik strauji, ka skaitļi ir novecojuši. publicēts. Viss, kas ir loģiski saistīts ar kaut ko citu, ģenerē datus, un jo ekonomika ir mazāk naudas, jo šie savienojumi ir bagātāki. Ja ceļojuma karti papildina ar elektronisku maku, kas savienots ar bankas kontu, un mobilā tālruņa numuru (kas pastāvīgi ziņo par zvanu un atrašanās vietas datiem), tiek ģenerēts pietiekami daudz datu, lai profilētu īpašnieku.

Līkne kļūs stāvāka, jo iesāksies lietu internets. Ar internetu savienotas automašīnas, ledusskapji, bagāžas birkas, kravas paletes un tamlīdzīgi ģenerēs tādus datus kā putas, un tiek rakstīti algoritmi, lai to iegūtu. Šeit slēpjas galvenā darbības atšķirība starp tradicionālajām statistikas metodēm un lielo datu pieejām: pēdējās ir pilnībā atkarīgas no mākslīgā intelekta, kas mācās. Vispirms jūs to mācāt modeļu atpazīšanas pamatos, un, uzlabojot sevi, teorētiski tam vajadzētu sasniegt punktu, kurā tas plūst caur datu jūru, meklējot modeļus, kurus jūs negaidījāt atrast, bet jūs interesētu.

Interesanti, ka zīmola guru Martina Lindstrēma cilvēka inteliģence meklē diezgan līdzīgus modeļus. Tā kā tie ir izņemti no diezgan nelielām izlases kopām, viņa secinājumus var uzskatīt par anekdotiskiem vai ieskatiem atkarībā no to lietderības. Pirmajā kategorijā ir viņa ārkārtējais novērojums, ka piemēroti un zābakos ieradušies biznesa ceļotāji lidostās parasti iekāpšanas kartes kabatās ir vērstas uz leju. Tāpēc, ka viņi vēlas slēpt faktu, ka viņi peld ar ekonomiku. Tam ir lieliska izklaides vērtība, taču nav lietderības. Šis gods attiecas uz Lindstrēma novērojumu, kas acīmredzot pagriezās pret Lego, kas zaudēja vietu tūlītējai apmierināšanai, ko piedāvā digitālās spēles. Viņš jautāja 11 gadus vecam Lego fanam, kāds ir viņa visdārgākais īpašums. Izrādījās, ka tas ir vecu kedu pāris, kas ir noberztas tieši pareizajā leņķī, lai pasaulei paziņotu, ka viņu īpašnieks ir skeitborda čempions. No apmierinājuma Lego pievērsās redzamam sasniegumu pierādījumam, piemēram, dārgajiem tūkstošgades piekūņa modeļiem, ar kuriem spēlējas pat pieaugušie.

par ko pārvēršas zaļie kāpuri

Iespaidīgi Lindstroms neuzticas Big Data. Tā kā vienā no šīm dienām AI aizstās cilvēku guru. Rakstu atpazīšana ir daudz uzticamāka nekā ieskats. Tā ir iedzimta cilvēka prasme, kuru mašīnas tagad apgūst. Harkness atsaucas uz britu epidemiologa Džona Snova sasniegumiem, kurš izmantoja statistikas metodes, lai izsekotu 1854. gada holēras uzliesmojumam Londonā līdz vienam rokas sūknim Soho. Mūsdienās mākslīgie intelekti Google meklē medicīnisku padomu, no kura viņi kartē tuvojošos epidēmiju viļņu frontes, piešķirot veselības pakalpojumiem stratēģisku dziļumu. Lielos datus jau izmanto korporācijas un valdības, un tie vēl neiedomājami ietekmēs mūsu pasauli. Ja tas ir laipns, paliek vieta cilvēka ieskatam.