На вебинаре вы узнаете:
✔ Карьера программиста: с какого языка программирования лучше начинать;
✔ Языки программирования, их применимость в разных сферах;
✔ Сравнение разных языков по популярности, сложности и уровню доходов;
✔ Как найти себя, как выбрать сферу и язык программирования.
Распродажа программ с гарантией трудоустройства. Получи доступ к самым мощным программам с огромной скидкой
NLP is a way for computers to analyze, understand, and derive meaning from human language in a smart and useful way. By utilizing NLP, developers can organize and structure knowledge to perform tasks such as automatic summarization, translation, named entity recognition, relationship extraction, sentiment analysis, speech recognition, and topic segmentation.
“Apart from common word processor operations that treat text like a mere sequence of symbols, NLP considers the hierarchical structure of language: several words make a phrase, several phrases make a sentence and, ultimately, sentences convey ideas,” John Rehling, an NLP expert at Meltwater Group, said in How Natural Language Processing Helps Uncover Social Media Sentiment. “By analyzing language for its meaning, NLP systems have long filled useful roles, such as correcting grammar, converting speech to text and automatically translating between languages.”
NLP is used to analyze text, allowing machines to understand how human’s speak. This human-computer interaction enables real-world applications like automatic text summarization, sentiment analysis, topic extraction, named entity recognition, parts-of-speech tagging, relationship extraction, stemming, and more. NLP is commonly used for text mining, machine translation, and automated question answering.
NLP is characterized as a hard problem in computer science. Human language is rarely precise, or plainly spoken. To understand human language is to understand not only the words, but the concepts and how they’re linked together to create meaning. Despite language being one of the easiest things for humans to learn, the ambiguity of language is what makes natural language processing a difficult problem for computers to master.
What Can Developers Use NLP Algorithms For?
NLP algorithms are typically based on machine learning algorithms. Instead of hand-coding large sets of rules, NLP can rely on machine learning to automatically learn these rules by analyzing a set of examples (i.e. a large corpus, like a book, down to a collection of sentences), and making a statical inference. In general, the more data analyzed, the more accurate the model will be.
Summarize blocks of text using Summarizer to extract the most important and central ideas while ignoring irrelevant information.
Create a chat bot using Parsey McParseface, a language parsing deep learning model made by Google that uses Point-of-Speech tagging.
Automatically generate keyword tags from content using AutoTag, which leverages LDA, a technique that discovers topics contained within a body of text.
Identify the type of entity extracted, such as it being a person, place, or organization using Named Entity Recognition.
Use Sentiment Analysis to identify the sentiment of a string of text, from very negative to neutral to very positive.
Reduce words to their root, or stem, using PorterStemmer, or break up text into tokens using Tokenizer.
Open Source NLP Libraries
These libraries provide the algorithmic building blocks of NLP in real-world applications. Algorithmia provides a free API endpoint for many of these algorithms, without ever having to setup or provision servers and infrastructure.
Apache OpenNLP: a machine learning toolkit that provides tokenizers, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing, coreference resolution, and more.
Natural Language Toolkit (NLTK): a Python library that provides modules for processing text, classifying, tokenizing, stemming, tagging, parsing, and more.
Standford NLP: a suite of NLP tools that provide part-of-speech tagging, the named entity recognizer, coreference resolutionsystem, sentiment analysis, and more.
MALLET: a Java package that provides Latent Dirichlet Allocation, document classification, clustering, topic modeling, information extraction, and more.
Reed more http://blog.algorithmia.com/introduction-natural-language-processing-nlp/
У нас имеется виртуальная машина — тестовая машина, с помощью которой мы будем разворачивать веб службы, ssh службу, ftp, samba server и многое другое.
Начнем с того, что разворачивать виртуальную машину мы будем с помощью vagrant (или docker контейнеров).
Docker – программное обеспечение, которое позволит быстро и легко запускать выполнение процесса в контейнере, который похож на виртуальную машину (которая потребляет меньше ресурсов и более портативная);
Vagrant — инструмент для создания полноценной среды разработчика, инструмент для создания виртуальных машин;
Если говорить о железных серверах, то они будут выглядит так. Этого хватит, чтобы поддерживать сайт с несколькими миллионами посетителей в месяц.
Если мы будем говорить о средствах, которые используются в «продакшен», то тут предпочтение отдают Windows Hyper-V, VMware ESX Server, XenServer (open source project and community managed by Citrix). Гипервизоры применяют чтобы на одном физическом сервере разместить несколько изолированных виртуальных машин под отдельные сервисы и службы.
Подробно про это написано тут https://businessarchitecture.ru/virtualization/
Я предварительно скачал образ виртуальной машины — Ubuntu для Vagrant. Сборка ubuntu/trusty64 оптимизирована для веб разработок, ssh сервер уже включен, отсутствует графическая оболочка (gnome или kde)
Если мы устанавливаем с нуля, то мы устанавливаем язык, выбираем разделы жесткого диска, выбираем сервисы, которые нам надо установить, выбираем язык клавиатуры, указываем DNS, прокси сервер и тд.
Установим ssh сервер
Для установки ssh сервера используем команду
sudo apt install openssh-server
С параметрами по умолчанию сервер SSH не очень безопасен, поэтому перед тем как программа будет готова к полноценному использованию ее нужно немного настроить. Все настройки сервера SSH хранятся в конфигурационном файле sshd_config, который находится в папке /etc/ssh.
Перед тем как вносить изменения в этот конфигурационный файл рекомендуется сделать его резервную копию, для этого можете использовать такую команду:
$ sudo cp /etc/ssh/sshd_config /etc/ssh/sshd_config.factory-defaults
Дальше вы можете перейти к настройке конфигурационного файла:
$ sudo vi /etc/ssh/sshd_config
Первым делом желательно сменить порт, на котором работает ssh, возможный злоумышленник не знал включен ли у вас этот сервис. Найдите в конфигурационном файле строчку Port и замените ее значение на любое число, например, Port 2222:
Если вы изменили порт, то при подключении в клиенте тоже нужно указать новый порт, так как по умолчанию будет использоваться 22, например:
ssh -p 2222 localhost
К тому же, если на компьютере установлен и настроен брандмауэр, то в нем тоже нужно разрешить доступ к новому порту ssh, для этого выполните:
$ sudo ufw allow 2222
Даже если служба ssh находится на порту по умолчанию, его тоже нужно открыть в брандмауэре если вы собираетесь подключаться к компьютеру через интернет:
$ sudo ufw allow 22
Установим веб сервер.
Существует несколько http серверов. Под unix — это Apache и Nginx. На Windows — IIS.
Nginx [engine x] — это HTTP-сервер и обратный прокси-сервер, почтовый прокси-сервер, а также TCP/UDP прокси-сервер общего назначения, изначально написанный Игорем Сысоевым. Уже длительное время он обслуживает серверы многих высоконагруженных российских сайтов, таких как Яндекс, Mail.Ru, ВКонтакте и Рамблер. Согласно статистике Netcraft nginx обслуживал или проксировал 29.10% самых нагруженных сайтов в июне 2017 года. Вот некоторые примеры успешного внедрения nginx (тексты на английском языке): Netflix, WordPress.com, FastMail.FM.
Apache HTTP Server — проект, развиваемый The Apache Software Foundation, в рамках которого разрабатывается кроссплатформенный HTTP сервер с открытым исходным кодом. Входит в состав LAMP и XAMPP.
Мы будем устанавливать apache
$ sudo apt-get install apache2 libapache2-mod-auth-mysql
После установки добавим программу в автозагрузку:
$ sudo systemctl enable apache2
И запустим веб-сервер сейчас:
$ sudo systemctl start apache2
Ubuntu’s Apache2 default configuration is different from the upstream default configuration, and split into several files optimized for interaction with Ubuntu tools. The configuration system is fully documented in /usr/share/doc/apache2/README.Debian.gz. Refer to this for the full documentation. Documentation for the web server itself can be found by accessing the manual if the apache2-doc package was installed on this server.
The configuration layout for an Apache2 web server installation on Ubuntu systems is as follows:
/etc/apache2/ |-- apache2.conf | `-- ports.conf |-- mods-enabled | |-- *.load | `-- *.conf |-- conf-enabled | `-- *.conf |-- sites-enabled | `-- *.conf
Команда запуска, перезапуска, остановки сервера Apache:
sudo /etc/init.d/apache2 start
sudo /etc/init.d/apache2 reload
sudo /etc/init.d/apache2 stop
Расположение сайтов можно выбрать с помощью 4 способов:
по умолчанию в папке /var/www/html. Доступом является http://localhost/
настройки основного хостинга. Например, http://localhost/phpmyadmin
в любой папке с помощью модуля виртуальных хостов. Например, http://mysite/
в папке пользователя public_html (модуль userdir). Например, http://localhost/~username
Если вы хотите запретить использование HTTP, то самым разумным будет перенаправлять все HTTP запросы к страницам на их HTTPS адрес. Сделаем это с помощью mod_alias. Если он не включён — включаем:
sudo a2enmod alias
sudo service apache2 restart
Затем изменяем файл /etc/apache2/sites-enabled/000-default, отвечающий за виртуальный хост по умолчанию для HTTP запросов. В этот файл добавляем директиву
Redirect / https://example.com/
Если вы хотите установить все доступные модули php, чтобы в будущем не было проблем, вы можете выполнить команду
sudo apt-get install php*
После завершения установки проверим версию php:
$ php -v
Устанавливаем сервер базы данных.
Чтобы установить mysql вызываем команду
$ apt-get install mysql-server mysql-client php-mysql
У меня имеется тестовый сайт, который находится на в git репозитории и который можно развернуть на данном тестовом сервере. Файлы сайта сделаны на CMS Joomla, база данных — mysql
Для этого делает git config
$ git config —global user.name «Andrey»
$ git config —global user.email andrey@example.com
# клонируем репозиторий
git clone
# а если без git, то можно использовать
wget и адрес ссылки
Работа с файлами Linux через терминал может выполняться не только с помощью обычных консольных команд, каждая из которых выполняет только определенное действие. Вы можете использовать полнофункциональный файловый менеджер с псевдографическим интерфейсом на основе ncurses. Midnight Commander — это файловый менеджер, который можно использовать прямо в терминале. Для установки mc в Ubuntu выполните:
Устанавливаем phpmyadmin для управления mysql.
$ apt-get install phpmyadmin
Веб-приложение с открытым кодом, написанное на языке PHP и представляющее собой веб-интерфейс для администрирования СУБД MySQL. PHPMyAdmin позволяет через браузер и не только осуществлять администрирование сервера MySQL, запускать команды SQL и просматривать содержимое таблиц и баз данных. Приложение пользуется большой популярностью у веб-разработчиков, так как позволяет управлять СУБД MySQL без непосредственного ввода SQL команд, предоставляя дружественный интерфейс.
Samba — программа, которая позволяет обращаться к сетевым дискам на различных операционных системах по протоколу SMB/CIFS. Имеет клиентскую и серверную части. Является свободным программным обеспечением, выпущена под лицензией GPL.
Samba работает на большинстве Unix-подобных систем, таких как GNU/Linux, POSIX-совместимых Solaris и Mac OS X Server, на различных вариантах BSD, в OS/2, Windows. Samba включена практически во все дистрибутивы GNU/Linux, в том числе, конечно, и в Ubuntu.
Так же существуют приложения, позволяющие производить настройку Samba через графический интерфейс (см. GUI приложения для работы с Samba).Установить самый простой GUI для Samba можно командой:
sudo apt-get install system-config-samba
Запускается он командой:
sudo system-config-samba
Все изменения он записывает в конфигурационный файл samba.
Для удалённого администрирования Samba в качестве web-интерфейса для Samba отлично подойдёт webmin.
BA
ba-community: русскоязычное slack cообщество (Вступить)
Среди CALS-технологий интеграции данных об изделии, ключевой является технология управления данными об изделии (Product Data Management).
PDM-технология предназначена для управления всеми данными об изделии и информационными процессами ЖЦ изделия, создающими и использующими эти данные. Данные об изделии состоят из идентификационных данных (например, данных о составе или конфигурации изделия) и данных или документов, которые используются для описания изделия или процессов его проектирования, производства или эксплуатации (при этом все данные обязательно представлены в электронном виде).
Управление информационными процессами ЖЦ представляет собой поддержку различных процедур, создающих и использующих данные об изделии (например, процедуры изменения изделия), т.е. фактически поддержку электронного документооборота, например, конструкторского документооборота.
Основной идеей PDM-технологии является повышение эффективности управления информацией за счет повышения доступности данных об изделии, требующихся для информационных процессов ЖЦ.
Повышение доступности данных об изделии достигается за счет интеграции всех данных об изделии в логически единую модель. Существует много задач, которые можно решить за счет применения PDM-технологии, среди которых можно выделить наиболее распространенные:
Для реализации PDM-технологии существуют специализированные программные средства, называемые PDM-системами (т.е. системами управления данными об изделии; другое название – системы управления проектами).
Планирование процесса
Осуществим планирование процесса в программной платформе, разработанной на кафедре технология интегрированных автоматизированных систем, для реализации компонентов КИС.
Для жизненного цикла изделия схемное решение является описанием части процесса. Для описания процессов элемента КСИ может быть разработана одна или несколько схем.
В состав схемы могут включаться объекты, описывающие какие-либо действия (инструкции, регламенты, цехозаходы и тд) и объекты, описывающие наборы элементов КСИ (комплектации, комплекты и тд). При описании схемы формируется её структура и задаются (либо рассчитываются) количественные характеристики.
К числу объектов, описывающих действия, относятся цехозаходы (ЦЗ), определяющие состав и последовательность выполнения операций в производственном подразделении предприятия. Формирование объектов, описывающих действия, может выполняться в ручном, либо автоматизированном режиме.
Расчет количественных характеристик схем и предварительный просмотр результатов их синтеза можно выполнить с помощью процедуры “Пакетный расчет”
Буферные комплекты (БК) являются одним из видов объектов, описывающих наборы элементов КСИ. БК содержат перечисление номенклатурных позиций, определяющих содержание схемы (состав и количественные характеристики) по элементам КСИ (рисунок 4). Процедура позволяет при формировании выполнить разделение комплектов по типам элементов, которые могут встретиться в составе моделируемого объекта: Сборочная единица, Деталь, компаунд — ведомость унифицированных норм (VUN), Материал, покупные и комплектующие изделия (ПКИ), Стандартная сборочная единица, Стандартная деталь, Технологический процесс, технологическая сборочная единица.
По завершению работ по построению элементарных схем процессов можно приступить к формированию и анализу полного проекта для создания моделируемого изделия. Проект создания изделия может содержать действия по выполнению проектных и конструкторских работ, подготовки производства, закупки материалов и комплектующих, изготовлению и испытания изделия. Будем называть такой проект — производственным проектом (ПРП).
Под производственной мощностью предприятия понимается максимально возможный выпуск продукции в определенной номенклатуре, ассортименте, соответствующего качества в плановом периоде при наиболее полном использовании оборудования и производственных площадей с учетом применения передовой технологии. В данном случае указывается мощность подразделений.
После запуска процедуры планирования создается отчет по планированию. Для более наглядного просмотра графика работ по проекту используют диаграмму Ганта.
Диаграмма Ганта— это популярный тип столбчатых диаграмм (гистограмм), которые используют для иллюстрации плана, графика работ по какому-либо проекту. Диаграмма Ганта является одним из методов планирования проектов.
Вкладка управление заданиями.
Каждому цеху мы можем отдельно назначить деталь или назначить массовое назначение
The Jupyter Notebook is an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text. Uses include: data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, machine learning and much more
Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет Вам создавать и обмениваться документами, которые содержат код, уравнения, визуализацию и пояснительный текст. Использование включает в себя: очистку и преобразование данных, численное моделирование, статистическое моделирование, машинное обучение и многое другое. Jupyter состоит из двух компонентов: веб-приложение, запускаемое в браузере, и ноутбуки – файлы, в которых можно работать с исходным кодом программы, запускать его, вводить и выводить данные.
Jupyter поддерживает множество языков программирования и может быть легко запущен на любом сервере, необходим только доступ по ssh или http. К тому же это свободное ПО.
Также есть у juper и свой собственный hub notebook, который можно развернуть как сервер и использовать для нескольких человек.
Устанавливается jupyter достаточно просто (через pip)
Запускается jputer c помощью команды
ipython notebook
В Notebook можно вызвать любую shell-команду. Это особенно удобно для управления виртуальной средой.
!pip install numpy
!pip list | grep TheanoМожно управлять переменными среды для вашего блокнота без перезапуска Jupyter-сервера. Некоторые библиотеки (такие, как theano) используют переменные среды, чтобы контролировать поведение, и %env — самый удобный способ.
#%env - without arguments lists environmental variables
%env OMP_NUM_THREADS=4
Подробно можно почитать http://jupyter.org/
К концу XXI века объем информации превысит 4,22 йоттабайт (или 4,22*1024 степени). А объем интернет-трафика перешел уже отметку в один зеттабайт и через пару лет составит несколько зетттабайт. Эту информацию необходимо обработать и представить в читаемый вид.
Но для этих задач необходимо нанять дорогостоящих специалистов, купить специализированное программное обеспечение. И тут на помощь могут прийти Open Source решения — их не так много, но есть очень достойное ПО, одним из которых которых является RapidMiner. RapidMiner (далее просто «майнер») — инструмент, созданный для дата майнинга, с основной идеей, что майнер (аналитик) не должен программировать при выполнении своей работы. При этом как известно, для майнинга нужны данные, поэтому его снабдили достаточно хорошим набором операторов решающих большой спектр задач получения и обработки информации из разнообразных источников (базы данных, файлы и т.п.), и можно с уверенностью говорить, что это ещё и полноценный инструмент для ETL ( Extract, Transform, Load).
RapidMiner — это мощная и многопользовательская платформа, она служит для создания, передачи и обслуживания наукоемких данных. Платформа RapidMiner предлагает больше функций, чем любое другое визуальное решение, плюс она открыта и расширяема для поддержки всех потребностей научных данных.
Унифицированная платформа RapidMiner ускоряет создание полных аналитических рабочих процессов — от подготовки данных до моделирования до развертывания бизнеса — в единой среде, значительно повышая эффективность и сокращая время, необходимое для проектов в области данных.
Профессиональная лицензия платная. В стандартной лицензии AGPL доступно 10,000 колонок и ограничение в один логический процесс.
Если сравнивать RapidMiner c другими программами, то у RM гораздо шире функциональные возможности по обработке, банально больше узлов. С другой стороны, в IBM SPSS есть режимы «автопилота». Авто-модели (Auto Numeric, Auto Classifier) — перебирают несколько возможных моделей с разными параметрами, выбирают несколько лучших. Не сильно опытный аналитик может построить на таком адекватную модель. Она почти наверняка будет уступать в точности построенным опытным специалистом, но есть сам факт — можно построить модель ничего не понимая в этом. В RM есть аналог (Loop and Deliver Best), но он все же требует хотя бы выбрать модели и критерии выбора лучшего. Автоматическая предобработка данных (Auto Data Prep) — другая известная фишка SPSS — иначе и чуть более муторно реализована в RapidMiner. В SPSS сборка данных выполняется одним узлом Automated Data Preparation, галочками проставляется, что нужно сделать с данными. В RapidMiner — собирается из атомарных узлов в произвольной последовательности.
Если сравнивать с SAS. По возможностям «сделать что угодно» RM выше, но, в конечном итоге, с помощью какой-то матери и некоторых усложнений можно получить тот же результат и в SAS. Но здесь совершенно другой подход — придётся переучиваться, если вы привыкли к SAS. Ещё SAS предоставляет множество вертикальных решений — банки, ритейл. Платформа разговаривает с пользователем на его бизнес-языке. RM более абстрактен, в нём придётся самому формулировать, что есть что.
Процесс в RapidMiner представляет собой набор операторов, соединенных последовательно между собой. Есть операторы, которые считывают данные из файла, есть операторы, которые производят фильтр по определенным признакам, есть операторы, которые записывают результат в файл, и многие другие.
Оператор — это логическая единица, которая может производить какое-то действие над данными. Оператор имеет вход и выход. На входе поступают сырые данный, на выходе получаются обработанные данные. Все операторы доступны в левой колонке и отсортированы по функциональному признаку.
Еще одна интересная особенность RapidMiner от IBM SPSS и SAS. В RapidMiner есть макросы — это параметры работы процесса, которые можно использовать в любой его точке (т.е они являются глобальными переменными). Например, в качестве макроса можно использовать имя файла, дату его создания, среднее значение какого-либо атрибута данных, наилучшую достигнутую точность, номер итерации, последнее время запуска процесса.
Место для хранения процессов RM. Может быть локальным, а также удаленным (RapidMiner Server), для которого возможно исполнять процессы на стороне сервера, многопользовательский доступ к процессам/соединениям БД, запуск процессов по расписанию или отдача данных как веб-сервис.
Кроме Макроса во вкладке контекст присутствуют параметры process input и process output.
process input- данных, подающиеся на вход. Может быть указан путь откуда вытаскивать данные.
process output. — данные, которые передаются к следующему процессу. Может быть указан путь для сохранения данных.
После создания процесса и его запуска можно построить графики разброса величин и многое другое.
Кроме скачивания дистрибутива программы с официального сайта https://my.rapidminer.com/nexus/account/index.html#downloads , также можно скачать git репозиторий и собрать проект с помощью apache ant.
git clone https://github.com/rapidminer/rapidminer-5.git
ant build
ant release.makePlatformIndependent
Искусственный интеллект и машинное обучение — одни из самых актуальных тем этого года в IT. Наиболее передовые технологии уже вышли за пределы традиционных алгоритмов на базе правил, позволяя создавать системы, которые могут понимать, учиться, прогнозировать, адаптироваться, и потенциально способны функционировать автономно. itmentor.by сделал подборку мартовских курсов по указанным направлениям.
Intro to Artificial Intelligence, Стэнфордский университет / Udacity
CS 8802, Artificial Intelligence for Robotics: Programming a Robotic Car, Стэнфордский университет / Udacity
Artificial Intelligence for Robotics, Стэнфордский университет / Udacity
Machine Learning, Стэнфордский университет / Coursera
Deep Learning, Google / Udacity
Learning from Data (Introductory Machine Learning course), Калифорнийский технологический институт
Machine Learning: Unsupervised Learning, Брауновский университет / Udacity
Machine Learning for Data Science and Analytics, Колумбийский университет / edX
Data, Analytics and Learning, Техасский университет в Арлингтоне / edX
Intro to Machine Learning, Стэнфордский университет / Udacity
6.S191: Introduction to Deep Learning, Массачусетский технологический институт (MIT)
Principles of Machine Learning, Microsoft / edX
Applied Machine Learning, Microsoft / edX
Machine Learning for Data Analysis, Уэслианский университет / Coursera
Neural Networks for Machine Learning, Торонтский университет / Coursera
Machine Learning 1 — Supervised Learning, Брауновский университет / Udacity
Deep Learning for Natural Language Processing, Оксфордский университет
Reinforcement Learning, Брауновский университет / Udacity
Machine Learning, Брауновский университет / Udacity
6.S094: Deep Learning for Self-Driving Cars, Массачусетский технологический институт (MIT)
Machine Learning for Trading, Технологический институт Джорджии / Udacity
Machine Learning, Технологический институт Джорджии / Udacity.
Недавно питерская компания sprinthost.ru запустила услугу по предоставлению быстрых виртуальные машины. Виртуальный сервер на SSD за 30 секунд.
Доступ к машине осуществляется с помощью VNC. Virtual Network Computing (VNC) — удалённый доступ к
«Под капотом» у виртуальных машин на спринт хосте debian 8 jessie 64 битная, полный root доступ, одно ядро, 2 гига, 32 гига жесткого ssd диска.
На всякий случай проверим какие у нас порты видны снаружи после установки бокса. Команда ping работает на протоколе ICMP, который находиться на сетевом уровне OSI, поэтому воспользуемся программой nmap, которая просканирует TCP порты (TCP транспортный уровень).
Поставить гипервизор XenServer не удалось, но сконфигурировать nginx, ssh — удалось. Переустановить операционную систему можно в один клик, выбрав Debian, Ubuntu, Fedora, FreeBSD или CentOS в панели управления хостинга. Поддержка http://sprintbox.ru/ на связи 24/7.
К концу XXI века объем информации превысит 4,22 йоттабайт (или 4,22*1024 степени). А объем интернет-трафика перешел уже отметку в один зеттабайт и через пару лет составит несколько зетттабайт.
Если количество данных возрастает в геометрической прогрессии, то количество выдаваемых пользователю данных пропорционально уменьшается. Большинство современных российских учреждений работают с объемом не более 100 терабайт, и только 13% из них апеллируют объемами информации выше 500 терабайт.
Сейчас методами Big Data обрабатывается чуть меньше 3% из 23% от всей полезной информации мира. К ним относят анализ с помощью искусственных нейронных сетей, data meaning, машинное обучение (machine learning), пространственный анализ, аналитика прогнозов, моделирование, интеграция данных из различных источников и т.д.
В качестве базового принципа обработки данных указывается горизонтальная масштабируемость, когда данные распределяются на сотни и тысячи вычислительных узлов. Применяются средства NoSQL, MapReduce, Hadoop, язык программирования R для статической обработки данных и работы с ними, Business Intelligence – обработка информации в осмысленную форму и ряд других аппаратных решений.
Сегодня один из самых интересных методов анализа данных является искусственная нейронная сеть. Она организуется по принципу нейронных клеток живого организма. Иерархическая сеть нейронов объединяет работу нейронов высокого уровня с нейронами низкого порядка. Каждый нейрон получает информацию, производит над ней простые вычисления и передает ее дальше. Сигналы или значения, которые передаются на уровень выше усиливаются или изменяются в зависимости от весов, которые приписываются межнейронным связям. После завершения одной эпохи вычисляется единственная усредненная оценка и сеть модифицируется в соответствии с этой ошибкой. Для примера мы можем использовать такие нейросетевые системы, как NeuroShell (Ward Systems Group), BrainMaker (CSS) и OWL (HyperLogic). В них пользователь может задать данные в числовом, символьном виде и в виде изображения.
Другой интересный метод — Data Mining. Это процесс, который обнаруживает неизвестные знания в сырых и необработанных данных. С помощь этого метода разрабатываются программные обеспечения для постановки медицинских диагнозов, обнаружение закономерностей в молекулярной генетике и генной инженерии (такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов), методы Data Mining находят широкое применение в прикладной химии (неорганической и органической). Можно привести еще много примеров различных областей знания, где методы Data Mining играют ведущую роль. Особенность этих областей заключается в их сложной системной организации. Данные в указанных областях неоднородны, гетерогенны, нестационарны и часто отличаются высокой размерностью. Примеры программ c методом data meaning: rapid miner, weka, knime, NLTK – это программы с открытым исходным кодом и распространяются с помощью лицензий AGPL или GNU.
В денежном выражение в России в 2017 году ожидаются расходы на анализ больших данных в районе 1,1 млрд $ США (по показателям 2016 года это на 0,3 млрд $ США больше). Среди компаний, которые используют технологии Big data: телекоммуникационные компании, ритейл, банки, госсектор, нефтяные компании, энергетические компании. Для этих компаний важно поведение пользователей-клиентов, ведение отчетности, мониторинг работ, создание интеллектуальных систем, мониторинг этих систем и их прогнозирование. С каждым годом количество компаний, использующих технологии и методы Big data увеличиваются. Активно внедряется анализ данных в медицине, молекулярной генетике и генной инженерии, прикладной химии. Большинство специалистов считают «Большие Данные» необходимыми для развития конкурентоспособной стратегии продвижения компании. По статистике Hadoop, после внедрения технологии Больших Данных прибыль в торговых организациях вырастает на 7-10%. Специалисты М.Видео говорят об улучшении логистического планирования после внедрения SAP HANA, также, в результате ее внедрения, подготовка годовой отчетности сократилась с 10 дней до 3, скорость ежедневной загрузки данных сократилась с 3 часов до 30 минут.
Тезис опубликован http://www.mai.ru/science/gagarin/