`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Константин Введенский

ML Ильича

+44
голоса

В своих предсказаниях на 2021 год Вернер Фогельс, AWS CTO, написал примерно следующее: «…и настанет интернет машинного обучения. И будет оно везде и много его станет. А всё потому, что вычислительных ресурсов много ему надо. А ещё круто же! А ещё - мы активно пилим такой функционал».

Именно так: пророчество библейских масштабов объясняется тем что это дорого продаётся, и мы это активно разрабатываем. Ну как-то всё-таки не хватает больших данных. Видимо эти БД уже СБД – старые большие данные, и нужны новые. Которые мы честно и радостно соберём отовсюду.

Будем собирать фоточки полей и урожаев, аналитику на каждый чих и, конечно же, M2M и прочий IoT который вот-вот прорвёт плотину и зальёт всех миллионами таких нужных данных. Надеюсь ничего не упустил важного. Кроме, разве что, TikTok.

Несколько лет назад в западной ИТ-тусовке активно бурлили дискуссии на тему - если вы можете это сделать с SQL, то не называйте это ML. По-хорошему это правда: зачем создавать какие-то сеточки, наборы данных, арендовать кучу ресурсов, чтобы получить очевидный результат. Попахивает битком немного… Зато сколько задач и ресурсов! Пара JOIN`ов не могут стоить столько сколько стоит хороший ML, увы.

Зато есть идея для стартапа! И даже имя есть: UroBOroSS. Значит ML анализирует неструктурированные данные и генерирует SQL запросы для аналитики и корреляции данных. С sharing экономикой оценка начнётся с 9 нулей после запятой!

И хотя есть очень интересные, и главное полезные, стартапы завязанные на ML (например, поиск следов рака на флюорографии там, где человек ещё не видит в силу разных причин) не привлекают внимание (хайп всё также modus operandi современного мира) или не привлекают внимание медиа. Те, которые где-то в середине (например, определитель съедобных и не съедобных грибов - обычный ответ облачного ML что-то вроде "хрен его знает что ты там накопал - на трюфель вроде не похоже, ну его нафиг, лучше не ешь") бесполезные от слова "вообще" либо требуют сотню фоток со всех сторон и со всеми типами освещения, обещая всего через недельку родить ответ. С гарантией отличить «кота» от «собаки» в 97%.

M2M-коммуникация требует же ещё больше аналитики! Ведь если машина А едет 40км/ч, и по радио получает пакеты о том, что машины вокруг едут 30км/ч нужна, необходима сеточка! Лидар и тормоза не справятся. А прокладке между рулём и сиденьем, вообще, никакого доверия. Она же не умеет if … than в облаке считать. А банкомат? Ведь он как раньше сообщал о заканчивающейся наличке? По GSM! Ну фу же! Ну как так? А вот с M2M уже намного круче и интереснее. И GSM надо заменить на LTE как минимум. Так быстрее бумажки по воздуху летают.

Хотя на производствах это всё-таки полезно. Помню одну историю лет с 10 назад (ещё до эпохи аббревиатур из 3ёх букв) внедрение датчиков отправляющих данные в SAP (это такая немецкая вундервафля, антисмузи) позволило узнать сколько топлива водилы сливают из карьерных грузовиков на производстве и прочие приятные мелочи. Например, что кто-то ходит без каски или зашёл на закрытую в данный момент территорию. Или же вообще делает что-то опасное и против ТБ. Но это так не современно и скучно, что и вспоминать не хочется.

А надо собрать все возможные данные и написать программу для компьютера (раза с десятого), которая с какой-то долей вероятности скажет нам, что на основе существующих данных всего лишь за неделю она построила предсказание на прошлую неделю методом масштабирования.

Но, вот если взять больше вычислительных ресурсов, то, наверное, всё будет быстрее. Но не точнее, для этого мало данных.

О! Ещё один стартап!

А, нет, это уже было в Silicon Valley… Или у Simpsons?..

Захист від кібератак у новому віртуальному світі

+44
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

Поясніть будь ласка яка головна думка цієї статті?
Дякую!

Хороший вопрос :)
Считайте что это продолжение моей же заметки тут же "Хайп - modus operandi современного ИТ".
Проще говоря в современном ИТ часто нельзя вот так просто взять и ответить на вопрос "Что первичнее яйцо (маркетинг/видение (денег)) или курица (конечный продукт/реализация идеи)?".
ML это новая BigData? Там тоже мир должен был измениться...

Моя думка - куриця. Нокія розглядала себе як лідера зрілого ринку смартфонів, наприклад, але епл зі своїм айфоном просто перевернула шахівницю і помножила всі досягнення нокії на нуль, і хоча не змогла залишитися безперечним лідером, але створила зовсім новий ринок, на якому місця старим лідерам просто немає.

Проблемы Nokia не только в этом. Ведь Nokia создавала революционные телефоны, и имя им легион.
Вот и AWS создаёт кучу сервисов и многие из шикарные, некоторые просто ОК.
И считает себя лидером безумно растущего рынка облаков.
ML, в свою очередь, набор технологий часть из которых заменяют SQL и аналитику. Часть вообще старые идеи в новой обёртке. И так далее.
Мешайте коктейль из этих тезисов как удобно ;).

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT