Үлкен көлемді деректер мен машиналық оқыту Компьютерлердің белгілі бір қабілеті бар. Ақпаратты есінде сақтайды. Есептеу өнімділігі бар, кейбіреуі өзгелерге қарағанда бір мезгілде көп операция жасай алады.
Ал дәстүрлі талдау әдістерінің шамасы жетпейтін орасан зор мөлшерде деректер өңдеуге тура келгенде не болады? Бұл – біз өмір сүріп жатқан үлкен деректер заманы.
Соңғы ғұлама Томас Янг – 1773 пен 1829 жылдар аралығында Лондонда тұрған физик. Жазушы Эндрю Робинсон оған арнап «Бар дүниені білген соңғы адам» атты кітап жазған болатын.
Сіз өте ақылды кісі болуыңыз мүмкін, бірақ қазіргі заманда күн көру үшін белгілі бір салада мамандану қажет. Жер бетінде бәрі қолынан келетін адам қалған жоқ.
Әлем тым күрделеніп кетті, сондықтан бәрін білуге тырысудың мәні де жоқ. Үлкен көлемді деректер дегеніміз осы: дәстүрлі жолмен талдауға мұршамыз жетпейтін көптеген ақпарат бар екенін жете түсіну. Дүниенің әр бөлігін жеке адамның ақыл-ойымен ұғу мүмкін емес. Бұл үлкен мәселе және оны шешуге автоматтандырылған әдістерді қолдана алатын алғыр адамдарға үлкен мүмкіндіктер ашылып отыр.
Осыған айқын мысал ретінде қор нарығын келтіруге болады. Сіз оған қатысты түгел ақпаратты қарап, кейде сәтті сауда жасауыңыз мүмкін. Бірақ секунд сайын мыңдаған мәміле жасайтын компьютерлік платформалармен жарыса алмайсыз. Осыншама көп ақпаратты талдауға адамның миы жетпейді.
Осыған қатысты бүкіл деректерді компьютердің көмегінсіз өңдеу мүмкін емес.
Машиналық оқытудың маңызы Осындай кезде машиналық оқыту қажет. Машиналық оқыту – жасанды интеллект, компьютерлік бағдарламау, бизнес пен философия бір жерде түйіскен сала.
Бұл дегеніміз не? Көзіңізге бір нәрсе түссе, мысалы сізге қарай шапқан жануарды көрсеңіз, сана-сезіміңіз деректерді өңдеп, оның жолынан кету туралы шешім қабылдайды. Машиналық оқыту дегеніміз – орасан зор деректерді жинап, ең тиімді шешімге жетудің жолдарын іздейтін компьютерлер.
Машиналар тез арада мәселені шешудің алуан түрін қарастыра алады. Егер миллион амалы болып, арасында тек жалғызы дұрыс болса, компьютерлер оның түгелін тексеріп, жүйелі түрде түзу жолын табады.
«Әскери ойындар» фильмінде Пентагон Кеңес Одағына қарсы ядролық соғысты модельдеуді жасанды интеллектке тапсырған. Ол шабуыл жасаудың бүкіл мүмкін түрін сынап, «термоядролық соғыста жеңіске жетудің жалғыз жолы – оны бастамау» деп жауап берді.
Бұл өз уақытынан озған фильм болған. 1980 жылдары жасанды интеллект осындай күрделі түйінге келе алмас еді. Бірақ қазіргі кезде машиналық оқыту расында да маңызды мәселелерді шеше алады, әсіресе бизнес пен мәдениет салаларында.
Белгілі бір өнім, мысалы балғаларды бүкіл әлемде сататын компанияны алайық. Ол тағы бір жаңа зауыт салу жөнінде шешім қабылдауы керек.
Мұны шешудің бір жолы 50 миллион чекті талдап, балғаларға сұраныстың артқан-артпағанын білу. Бірақ осыншама чекті қараудың өзіне адамның бүкіл өмірі жетпейді.
Ал машиналық оқыту мен үлкен көлемді деректер бұл түйткілдің түйінін тарқата алады. Әлемде осындай күрделі мәселе жетіп жатыр, осы құралдардың көмегімен оларды шеше бастадық.
