В этой статье мы рассмотрим базовые понятия и процессы по созданию и разработке MR (Машинное обучение и Реалити-время) технологий. Будет представлено введение в архитектуру и основные элементы по сбору данных для MR. Не вдаваясь в подробности математической формулировки технологии, мы постараемся объяснить основные понятия и базовые процессы для создания искусственного интеллекта (AI). После прочтения этой статьи, Вы сможете понять архитектуру и процессы разработки MR и будете способны приступить к сбору данных и их разработке.
MR, Машинное обучение и Реалити-время, является методологией разработки искусственного интеллекта. Другими словами, с помощью MR программисты могут сделать так, чтобы компьютер был в состоянии автоматически предсказывать результаты в определенной ситуации. Например, в играх автоматическое распознавание лиц и распознавание голоса и речи.
Архитектура MR включает в себя набор моделей и алгоритмов для создания искусственного интеллекта. Точкой входа в архитектуру MR является процесс сбора данных. Для того чтобы система машинного обучения могла адекватно выполнять задачи, ей требуется подать множество данных, которые ей зададут. В свою очередь, эти данные должны быть собраны, лемматизированы (преобразованы в простое для алгоритма представление), размечены и затем предоставлены системе МО для обучения. По сути, сбор данных для разработки MR представляет собой все эти этапы, а именно:
Далее мы рассмотрим каждый из вышеуказанных этапов более подробно.
.MR-среды (медиа ресурсы) относятся к виду периферийных устройств ввода/вывода (пункты для работы пользователя с системой) и используются для создания и просмотра медиа-контента, такого как видео, аудио, фото и др. Они также используются для поддержки межличностного общения, поэтому будучи одним из наиболее распространенных видов ввода/вывода, MR доступны в различных географических областях, экономических средах и типах приложений.
Задачей производственной разработки является изучение целостной среды разработки нового продукта, включающий в себя множество процессов. Процессы могут быть как принятыми и оптимизированными в соответствии с производственным указанием, так и идейными, связанными с принципами проектирования любой продукции. Они могут быть также адаптацией агрегированных от уже существующих процессов.
Все большие разработки обычно разделены на три основных уровня: системный, субсистемный и подсистемный.
Системный уровень — это самое высокое уровне, на котором определяются все процессы разработки продукта. Он исследует, взаимосвязи, представляемые проектами на различные степени абстракции, а также связи с другими процессами и компонентами разработки продукта. Большой вклад в этот уровень сделан бизнес-аналитикой и архитектором. На этом уровне проверяются допустимые зависимости от рынка и целевой аудитории, а процесс адаптируется активно.
На субсистемном уровне происходит изучение структуры представляемого субъекта и определение детальных характеристик. Такая разработка часто затрагивает алгоритмику и структуру данных. Этот уровень процессов также может охватывать отдельные части разрабатываемой продукции и алгоритмы работы проекта. На этом уровне может быть исследовано большое количество процессов, включая программирование, тестирование, ввод данных и потребление ресурсов.
Подсистемный уровень представляет собой макропроцессы на основе процессов нижнего уровня. На этом уровне изучается простые процедуры, новые материалы или техники, и их применение при обработке и преобразовании данных. Очень часто этот уровень разработки происходит в сочетании с другими операциями и алгоритмами, для создания новых макропроцессов. Задачи связанные с тестированием, анализом продукции и отладкой программ, могут быть рассмотрены на этом уровне.
Отдельные процессы могут быть введены на отдельном уровне разработки продукции. Однако, как правило, разработка продукции проводится на совокупных уровнях, которые делятся на системный, субсистемный и подсистемный уровни. Каждый уровень осуществляет анализ различных компонентов и процессов создания продукции и включает аналитическое исследование, тестирование и программирование, что позволяет улучшить разрабатываемый продукт.
Отработка данных – одно из основных предприятих задач в современном мире. Именно благодаря ей процессы оптимизируются, а продуктивность увеличивается. Однако именно качество и безошибочность обрабатываемых данных играет особую роль в достижении нужного результата. В таком случае, при обработке данных важно заранее заложить гарантии их надежности. Ниже приведен список мер, которые позволят обеспечить безошибочность обработанных данных:
При проектировании автоматизированной системы на основе больших данных, прежде чем задачи будут приняты на реализацию, опытный специалист в первую очередь должен оценить качество данных для дальнейшей проверки их путем создания критериев проверки. Такой подход поможет отследить ошибки во время их внесения прямо на этапе предварительной оценки, чтобы впоследствии данные были правильно обработаны.
Для того, чтобы увеличить качество информационных данных, могут быть применены сложные алгоритмы осторожного исправления ошибок, с чем предусмотренной системе свойственно способность восстанавливать правильные данные из битых значений. Такой подход способствует уменьшению количества ошибок в дальнейшей работе с данными.
Для того чтобы безошибочно обрабатывать огромные потоки данных, лучше применять групповые методы. Это позволит распараллелить процесс проверки данных и ускорить его окончание. Оптимизация алгоритмов будет регулярно проводится на основе статистических маркеров и позволит искать возможные ошибки данных более эффективно.
Безопасность и защита данных – вот еще одна проблема, которую нужно также учитывать при их обработке. Нужно внедрять меры к защите и ограничению доступа к данным, обеспечивая при этом доступность для правильной авторизации акторов работы с потоком информации. Функциональность процессорных узлов должна также быть подстроена для обеспечения максимально защиты в ходе запуска расчетов.
Обеспечить надежность обработанных данных поможет также мониторинг и создание на его основе регулярной отчетности. На любом уровне процессинга можно поставить маркеры для проверки данных, которые будут регулярно отходить на отчетность и проверяться вручную. Таким образом ошибки будут обнаружены раньше и исключаться из дальнейшей работы.
Название | Объяснение |
---|---|
Защита данных | Необходимо обеспечить безопасность информации, несмотря на ее распространение, передачу, сохранение и доступность. Это включает в себя меры защиты от несанкционированного использования, потери, недоступности и блокирования. |
Управление рисками | Оценка и управление рисками для защиты информации от внешних угроз. Это может включать в себя процессы, касающиеся уровня безопасности, протоколы, пароли и другие меры безопасности. |
Защита приложений | Правила и инструкции, направленные на обеспечение безопасности приложений и программой, которая используется для доступа к данным и процессам. Это может включать в себя распределение доступа, проверку и контроль изменений в приложениях после их развертывания, использование идентификации и аутентификации, а также мониторинг и логирование. |
Безопасное окружение | Существуют шаги, которые необходимо предпринять, чтобы обеспечить безопасное окружение, в котором можно хранить, передавать и обмениваться данными. Это включает в себя безопасное хранение и обработку данных, безопасные сети, защищенные аппаратные средства и предотвращение вторжения. |