ИИ — термин максимально широкий. Он включает в себя как научные теории, так и конкретные технологические практики по созданию программ, приближенных к интеллекту человека.

ML(Machine learning) - Раздел AI, активно применяющийся на практике. Сегодня, когда речь заходит об использовании AI в бизнесе или на производстве, чаще всего имеется в виду именно Machine Learning.

ML-алгоритмы, как правило, работают по принципу обучающейся математической модели, которая производит анализ на основе большого объема данных, при этом выводы делаются без следования жестко заданным правилам.

Data science - Наука и практика анализа больших объемов данных с помощью всевозможных математических методов, в том числе машинного обучения, а также решение смежных задач, связанных со сбором, хранением и обработкой массивов данных.

Когда эффективно применение машинного обучения?

Когда есть большой набор статистических данных, но найти в них зависимости экспертными или классическими математическими методами невозможно или очень трудоемко. Так, если на входе есть более тысячи параметров (среди которых как числовые, так и текстовые, а также видео, аудио и картинки), то найти зависимость результата от них без машины невозможно.

Интернет вещей (англ. Internet of Things, или IoT) – это сеть физических объектов, подключенных к Интернету, чтобы они могли обмениваться данными и информацией, чтобы улучшить производительность, эффективность, услуги и многое другое.

Блокчейн же – по сути всего лишь инструмент, с помощью которого можно хранить данные транзакций (база данных).

Технология распределенных вычислений и децентрализованного хранения информации.

BIG DATA

Big Data относится к большим, сложным и быстро генерируемым наборам данных, которые традиционные методы обработки данных не могут эффективно обрабатывать. Особенности Big Data часто описываются через три "V": объем (Volume), разнообразие (Variety) и скорость (Velocity).

Особенности Big Data:

Объем (Volume): Огромные объемы данных, генерируемые каждый день от различных источников.
Разнообразие (Variety): Данные приходят в различных форматах - структурированные, полуструктурированные и неструктурированные (тексты, видео, изображения).
Скорость (Velocity): Быстрая генерация и обработка данных для получения своевременной информации.

Применение Big Data:

Бизнес-Аналитика: Использование Big Data для получения глубоких и актуальных бизнес-прозрений, принятия решений на основе данных.
Здравоохранение: Анализ медицинских записей для улучшения качества лечения и прогнозирования эпидемий.
Финансы и Банкинг: Для анализа транзакций, оценки рисков, обнаружения мошенничества.
Ритейл: Использование данных о покупках, предпочтениях клиентов для улучшения сервиса и персонализации предложений.
Городское Планирование и Транспорт: Анализ трафика, планирование городских услуг и улучшение городской инфраструктуры.
Производство: Оптимизация производственных процессов, предиктивное обслуживание оборудования.
Образование: Анализ данных о студентах для улучшения методов обучения и разработки курсов.
Наука и Исследования: Обработка больших научных данных для проведения сложных исследований и экспериментов.
Социальные Сети: Анализ данных пользователей для улучшения взаимодействия и таргетированной рекламы.
Энергетика: Мониторинг и управление потреблением энергии, прогнозирование спроса.

Big Data играет ключевую роль в цифровой трансформации, позволяя организациям и предприятиям принимать более обоснованные и эффективные решения, а также предоставляя возможности для инноваций и оптимизации процессов.