Как крупные технологические компании обрабатывают большие объемы данных для искусственного интеллекта?

Крупные технологические компании обрабатывают большие объёмы данных для искусственного интеллекта с помощью различных технологий, среди которых:

• Централизация данных. 1 Информация из разных источников объединяется в одном центральном хранилище. 1 Такой подход повышает качество и доступность данных, что позволяет более эффективно принимать решения на их основе. 1
• Облачные платформы. 35 Многие организации используют облачные решения для работы с большими данными и ИИ: AWS (Amazon SageMaker, EMR), Google Cloud (BigQuery, AI Platform), Microsoft Azure (Azure Synapse, Azure ML). 3 Облачный подход позволяет гибко масштабировать ресурсы в зависимости от текущих потребностей. 3
• Специализированные архитектуры. 3 Для эффективной работы с большими данными используются различные архитектуры, например Lambda-архитектура, Kappa-архитектура, Data Lake, Data Mesh. 3 Выбор конкретной архитектуры зависит от требований к скорости обработки, типов данных и бизнес-целей организации. 3
• Квантовые вычисления. 1 Они способны выполнять сложные вычисления с высокой скоростью, что особенно ценно для машинного обучения и искусственного интеллекта. 1 Квантовые вычисления могут существенно ускорить обработку данных, решать сложные алгоритмы и разрешать крупномасштабные задачи оптимизации. 1
• Периферийные вычисления. 5 Всё чаще используются для обработки данных, поступающих с датчиков. 5

Например, компания Amazon использует искусственный интеллект для анализа данных о поведении пользователей, истории покупок и просмотров товаров. 3 Это позволяет создавать персонализированные рекомендации, оптимизировать ценообразование и прогнозировать спрос. 3