Что такое неструктурированное имя un
неструктурированный
Смотреть что такое «неструктурированный» в других словарях:
Неструктурированный информационный массив — информационный массив, не имеющий развитой системы поиска. Синонимы: Слабо структурированные информационный массив См. также: Информационные массивы Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
неструктурный — неструктурированный бесструктурный — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом Синонимы неструктурированныйбесструктурный EN unstructured … Справочник технического переводчика
ПРЯМОЙ АНАЛИЗ РОЗЕНА — Метод понимания и лечения психозов, предложенный Розеном (Rosen J., 1953), как видно из названия, связан с концепцией Фрейда (Freud S.), но классическая психоаналитическая теория и техника в нем значительно модифицированы. Первые… … Психотерапевтическая энциклопедия
Оберон (язык программирования) — У этого термина существуют и другие значения, см. Оберон. Oberon Класс языка: императивный, структурированный, модульный Появился в: 1986 Автор(ы) … Википедия
SCTP — (англ. Stream Control Transmission Protocol «протокол передачи с управлением потоком»), протокол транспортного уровня в компьютерных сетях, появившийся в 2000 году в IETF. RFC 4960 описывает этот протокол, а RFC 3286 содержит техническое… … Википедия
Тег (языки разметки) — Эту страницу предлагается переименовать в Дескриптор (языки разметки). Пояснение причин и обсуждение на странице Википедия:К переименованию/30 октября 2011. Возможно, её текущее название не соответствует нормам современного русского… … Википедия
TCAP — (англ. Transaction Capabilities Application Part) Прикладная Часть Средств Транзакций, часть Общеканальной Системы Сигнализации № 7. Средства транзакций относятся к услугам и протоколам уровня приложений модели OSI. Работа TCAP… … Википедия
Стратегические Инновации — это создание стратегий роста, новых типов продукции, услуги или бизнес моделей, которые меняют правила игры на рынке и генерируют значительную стоимость для потребителей и компаний. Содержание 1 Сравнение традиционной стратегии со стратегическими … Википедия
Оберон-2 — Оберон язык программирования высокого уровня, разработанный Никлаусом Виртом, а также одноимённая операционная система, разработанная Виртом и Юргом Гуткнехтом. Это также родовое имя для всего семейства близкородственных языков, производных от… … Википедия
Топологический анализ данных — Топологический анализ данных новая область теоретических исследований для задач анализа данных (Data mining) и компьютерного зрения. Основные вопросы: Как из низкоразмерных представлений получать структуры высоких размерностей; Как… … Википедия
Новая данность: что такое Data Science и зачем она нужна бизнесу
Что изучает Data Science
Каждый день человечество генерирует примерно 2,5 квинтиллиона байт различных данных. Они создаются буквально при каждом клике и пролистывании страницы, не говоря уже о просмотре видео и фотографий в онлайн-сервисах и соцсетях.
Наука о данных появилась задолго до того, как их объемы превысили все мыслимые прогнозы. Отсчет принято вести с 1966 года, когда в мире появился Комитет по данным для науки и техники — CODATA. Его создали в рамках Международного совета по науке, который ставил своей целью сбор, оценку, хранение и поиск важнейших данных для решения научных и технических задач. В составе комитета работают ученые, профессора крупных университетов и представители академий наук из нескольких стран, включая Россию.
Сам термин Data Science вошел в обиход в середине 1970-х с подачи датского ученого-информатика Петера Наура. Согласно его определению, эта дисциплина изучает жизненный цикл цифровых данных от появления до использования в других областях знаний. Однако со временем это определение стало более широким и гибким.
Data Science (DS) — междисциплинарная область на стыке статистики, математики, системного анализа и машинного обучения, которая охватывает все этапы работы с данными. Она предполагает исследование и анализ сверхбольших массивов информации и ориентирована в первую очередь на получение практических результатов.
В 2010-х годах объемы данных стали расти по экспоненте. Свою роль сыграл целый ряд факторов — от повсеместного распространения мобильного интернета и популярности соцсетей до всеобщей оцифровки сервисов и процессов. В итоге профессия дата-сайентиста быстро превратилась в одну из самых популярных и востребованных. Еще в 2012 году позицию дата-сайентиста журналисты назвали самой привлекательной работой XXI века (The Sexiest Job of the XXI Century).
Развитие Data Science шло вместе с внедрением технологий Big Data и анализа данных. И хотя эти области часто пересекаются, их не следует путать между собой. Все они предполагают понимание больших массивов информации. Но если аналитика данных отвечает на вопросы о прошлом (например, об изменениях в поведениях клиентов какого-либо интернет-сервиса за последние несколько лет), то Data Science в буквальном смысле смотрит в будущее. Специалисты по DS на основе больших данных могут создавать модели, которые предсказывают, что случится завтра. В том числе и предсказывать спрос на те или иные товары и услуги.
Зачем Data Science бизнесу
Компании используют Data Science вне зависимости от размера бизнеса, показывает статистика Kaggle (профессиональная соцсеть специалистов по работе с данными). А по подсчетам IDC и Hitachi, 78% предприятий подтверждают, что количество анализируемой и используемой информации в последнее время значительно возросло. Бизнес понимает, что неструктурированная информация содержит очень важные для компании знания, способные повлиять на результаты бизнеса, отмечают авторы исследования.
Причем это касается самых разных сфер экономики. Вот лишь несколько примеров отраслей, которые используют Data Science для решения своих задач:
И это лишь самый краткий и поверхностный список использования Data Science. Количество различных кейсов с использованием «науки о данных» увеличивается с каждым годом в геометрической прогрессии.
Каждый интернет-пользователь и просто потребитель ежедневно десятки раз сталкивается с продуктами и решениями, в которых применяются инструменты Data Science. К примеру, аудио-сервис Spotify использует их, чтобы лучше подбирать треки для пользователей в соответствии с их предпочтениями. То же самое можно сказать о предложении фильмов и сериалах на видео-стримингах, таких как Netflix. А в Uber науку о данных рассматривают как инструмент для предиктивной аналитики, прогнозирования спроса, улучшения и автоматизации всех продуктов и клиентского опыта.
Конечно, дата-сайентисты не могут в точности предсказать будущее компании и учесть абсолютно все возможные риски. «Все модели неправильные, но некоторые из них полезны», — иронизировал по этому поводу британский статистик Джордж Бокс. Тем не менее, инструменты Data Science служат хорошей поддержкой для компаний, которые хотят принимать более информированные и обоснованные решения о своем будущем.
Как работают дата-сайентисты
Для работы с данными дата-сайентисты применяют целый комплекс инструментов — пакеты статистического моделирования, различные базы данных, специальное программное обеспечение. Но, главное, они используют технологии искусственного интеллекта и создают модели машинного обучения (нейросети), которые помогают бизнесу анализировать информацию, делать выводы и прогнозировать будущее.
Каждую такую нейросеть необходимо спланировать, построить, оценить, развернуть и только потом перейти к ее обучению. «Сейчас, по нашим оценкам, в процессе работы над ИИ-решениями только 30% времени специалистов уходит на обучение моделей. Все остальное — на подготовку к нему и другую рутину», — говорит CTO «Сбербанк Груп», исполнительный вице-президент и глава блока «Технологии» Давид Рафаловский.
Компания Anaconda, которая разрабатывает продукты для работы с данными, приводит еще более печальную статистику. Ее опросы показывают, что в среднем почти половину времени (45%) специалисты тратят на подготовку данных, то есть их загрузку и очистку. Еще примерно треть уходит на визуализацию данных и выбор модели. На обучение и развертывание остается всего 12% и 11% рабочего времени соответственно.
Дата-сайентисты в облаках
Облегчить и ускорить работу по сбору данных, построению и развертыванию моделей помогают специальные облачные платформы. Именно облачные платформы для машинного обучения стали самым актуальным трендом в Data Science. Поскольку речь идет о больших объемах информации, сложных ML-моделях, о готовых и доступных для работы распределенных команд инструментах, то дата-сайентистами понадобились гибкие, масштабируемые и доступные ресурсы.
Именно для дата-сайентистов облачные провайдеры создали платформы, ориентированные на подготовку и запуск моделей машинного обучения и дальнейшую работу с ними. Пока таких решений немного и одно из них было полностью создано в России. В конце 2020 года компания Sbercloud представила облачную платформу полного цикла разработки и реализации AI-сервисов — ML Space. Платформа содержит набор инструментов и ресурсов для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения — от быстрого подключения к источникам данных до автоматического развертывания обученных моделей на динамически масштабируемых облачных ресурсах SberCloud.
Сейчас ML Space — единственный в мире облачный сервис, позволяющий организовать распределенное обучение на 1000+ GPU. Эту возможность обеспечивает собственный облачный суперкомпьютер SberCloud — «Кристофари». Запущенный в 2019 году «Кристофари» является сейчас самым мощным российским вычислительным кластером и занимает 40 место в мировом рейтинге cуперкомпьютеров TOP500
Платформу уже используют команды разработчиков экосистемы Сбера. Именно с ее помощью было запущено семейство виртуальных ассистентов «Салют». Для их создания с помощью «Кристофари» и ML Space было обучено более 70 различных ASR- моделей (автоматическое распознавание речи) и большое количество моделей Text-to-Speech. Сейчас ML Space доступна для любых коммерческих пользователи, учебных и научных организаций.
«ML Space – это настоящий технологический прорыв в области работы с искусственным интеллектом. По нескольким ключевым параметрам ML Space уже превосходит лучшие мировые решения. Я считаю, что сегодня ML Space одна из лучших в мире облачных платформ для машинного обучения. Опытным дата-сайентистам она предоставляет новые удобные инструменты, возможность распределенной работы, автоматизации создания, обучения и внедрения ИИ-моделей. Компаниям и организациям, не имеющим глубокой ML-экспертизы, ML Space дает возможность впервые использовать искусственный интеллект в своих продуктах, приложениях и рабочих процессах», — уверен Отари Меликишвили, лидер продуктового вправления AI Cloud, компании SberCloud.
Облака помогают рынку все шире использовать платформы для работы с данными, предлагая безграничные вычислительные мощности, подтверждают аналитики Mordor Intelligence.
По мнению экспертов из Anaconda, потребуется время, чтобы бизнес и сами специалисты созрели для широкого использования инструментов DS и смогли получить результаты. Но прогресс уже очевиден. «Мы ожидаем, что в ближайшие два-три года Data Science продолжит двигаться к тому, чтобы стать стратегической функцией бизнеса во многих отраслях», — прогнозирует компания.
Пять важных фактов про анализ неструктурированных данных
Расскажем, чем отличаются понятия структурированных и неструктурированных данных, какими методами работать с данными без структуры и почему о них надо задуматься прямо сейчас.
Факт 1: у неструктурированных данных все-таки есть структура
Забавный факт про неструктурированные данные — то, что структура в них чаще всего есть. Только этот порядок может быть совсем не предназначен для обработки машинными средствами. Также бывают случаи, когда структура слишком сложна и неочевидна. Поэтому неструктурированные данные корректнее называть «данными, плохо подготовленными для машинной обработки». Анализ неструктурированных данных сложнее, несмотря на то, что у них есть некая упорядоченность.
Факт 2: неструктурированных данных очень много
Неструктурированные данные найти куда проще, чем структурированные. Например, книга, лежащая на вашем столе. Внутри нее есть страницы и главы, но машинам сложно обработать текст и извлечь из книги какую-то пользу. Ваши фотографии в телефоне — тоже пример таких данных: точно известно время и место съемки, но основная информация спрятана в изображении и ее сложно извлечь.
Данные метеонаблюдений, хотя и упорядочены (место замера, единицы измерения, время), тоже с трудом поддаются анализу машинными средствами. Чтобы извлечь пользу из погодных замеров, нужно собрать большие выборки из разных мест за разные периоды, построить модели прогнозирования погоды. Тогда, может быть, вам откроется в них что-то интересное (или нет).
Факт 3: преимущества использования неструктурированных данных
Когда начинаешь очередной проект по анализу неструктурированных данных, никогда не знаешь, что там попадется.
Попытка проанализировать и установить связи между разрозненными страницами в интернете привела к созданию поисковика Google. Попытки проанализировать тексты из книг и сайтов привели к созданию семантических алгоритмов, понимающих смысл этих текстов. Попытки проанализировать параметры двигателей самолетов во время полета привели к системе предсказания неисправностей в турбинах.
Польза от работы с неструктурированными данными есть всегда. Она может быть разной — новые технологии, экономия денег, ускорение процессов или открытие новых галактик. Но факт есть факт: бесценные сокровища лежат прямо под нашим носом.
Факт 4: для работы с неструктурированными данными нужны особые методы
Структурированные и неструктурированные данные обрабатывают и анализируют по-разному. Классические компьютерные алгоритмы бесполезны при работе с неупорядоченными данными. Поэтому существуют отдельные типы инструментов, созданные специально на этот случай:
Сервисы машинного обучения в облаках помогают использовать неструктурированные данные на практике: распознавать лица, объекты, номера автомобилей, анализировать интонации речи.
Факт 5: всем нужно быть готовыми к работе с неструктурированными данными
По мере развития IT-технологий программисты выгребают из упорядоченных данных всё, что можно. При этом количество неупорядоченных данных растет, а желающих копаться в них по-прежнему не так много.
Если этот тренд будет продолжаться, уже совсем скоро эти два противоположных процесса приведут к тому, что все задачи по поиску новых технологий, решений и моделей сведутся к обработке и анализу неструктурированных данных. Именно к этому нам с вами нужно готовиться — накапливать информацию, осваивать методы работы и инструменты, изучать опыт других инженеров. Человечество собрало много фруктов на нижних ветвях информационных технологий, теперь нам всем придется лезть повыше.
Регламент
Приложение № 20
Рекомендации по заполнению полей табличной формы заявления на регистрацию Пользователя УЦ
ОГРН – основной государственный регистрационный номер.
ФИО – фамилия имя отчество.
ФЛ – физическое лицо.
ЮЛ – юридическое лицо.
чение
длина
— ФИО должностного лица;
— название информационной системы
Раздел 7
| № | Символ | Название |
| 1 | ‘ | апостроф |
| 2 | « | двойная левая угловая кавычка |
| 3 | » | двойная правая угловая кавычка |
| Символ | Название | Символ | Название |
| « | универсальная кавычка | + | знак плюс |
| % | процент | « | двойная левая угловая кавычка |
| & | амперсанд | № | знак номер |
| ‘ | апостроф | » | двойная правая угловая кавычка |
Кроме цифр, символов латинского и кириллического алфавита, допустимо использовать следующие символы:
| Символ | Название | Символ | Название |
| пробел | — | Дефис | |
| « | универсальная кавычка | . | Точка |
| % | процент | : | Двоеточие |
| & | амперсанд | ; | точка с запятой |
| ‘ | апостроф | @ | коммерческое AT, «собака» |
| ( | левая скобка | _ | Подчеркивание |
| ) | правая скобка | « | двойная левая угловая кавычка |
| + | знак плюс | № | знак номер |
| , | запятая | » | двойная правая угловая кавычка |