Читать книгу Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации - Алексей Сергеевич Гутора - Страница 5

С момента появления людей на планете и до двадцатого века нашей эры человечество накопило примерно два терабайта информации в виде печатных книг, рукописных свитков, скрижалей, изображений на стенах пещер и т. п. Но в настоящее время (2023 год) мы создаем подобный объем информации за долю секунды (более 300 экзобайт в день). При этом с каждым днем скорость накопления данных резко увеличивается. Почти 90 % всей существующей информации появилось за последние 2 года. А общее количество данных, накопленных человечеством, достигает уже 120 зетабайт[1].

Весь этот объем надо не только хранить, но и обрабатывать. А алгоритмы классической математики плохо работают в подобных масштабах. Предвосхищая текущее положение дел, еще в период между 1943 и 1965 годом у человечества начали появляться новые методы обработки данных, основанные на машинном обучении. Тогда же были сформулированы основные положения, описывающие, что собой представляют нейронные сети, глубокое обучение и искусственный интеллект в целом. Но путь от теории к практике оказался долгим и тернистым, потому что вычислительная электроника на момент появления первых идей находилась в зачаточном состоянии и была неспособна потягаться даже с современным калькулятором. В результате в области прикладных исследований возникла небольшая пауза.

Через пару десятков лет, в период между 1970 и 1989 годами произошел качественный скачок в развитии баз данных и электроники. Что позволило систематизировать и обрабатывать информацию в той форме, объемах и с такой скоростью, которые требовались для начала использования машинного обучения в промышленных масштабах.

Современный вычислительный сервер (производства 2023 года) из верхнего ценового сегмента, который стоит как автомобиль, легко займет первую строчку в рейтинге 500 самых мощных суперкомпьютеров мира 2000 года. При этом его энергопотребление в три раза ниже, чем у обычного чайника или пылесоса. Благодаря этому любая компания, даже не имеющая большого штата системных администраторов, электриков и программистов, может создавать свои модели машинного обучения, обрабатывая огромные массивы данных. Более того, энтузиасты уже умудряются использовать вычислительные мощности кофеварок, микроволновок и роботов-полотеров для непрерывного анализа информации.

Можно смело сказать, что машинное обучение плотно вошло в нашу жизнь и никуда теперь не исчезнет. С каждым годом все больше компаний будут пользоваться его плодами, обгоняя конкурентов. Поэтому читателю лучше отвергнуть все мысли о том, что это лишь временное явление и не стоит торопиться приступать к изучению новой науки. Прочитав эту книгу, каждый может выйти на достойный уровень понимания всех причин, последствий и способов применения машинного обучения и больших данных в бизнесе.