между машинным обучением и большими данными будет усиливаться. Свой вклад внесут разработки в области облачных вычислений.
Например, в 2015 г. облачное подразделение компании Amazon ввело службу машинного обучения – Amazon Machine Learning. Алгоритмы компании Amazon помогают клиенту находить закономерности (patterns) в существующих данных66. Затем Amazon создает модели, которые обрабатывают клиентские входные данные и генерируют прогнозы. Эти модели могут вычислять для своих клиентов вероятные мошеннические покупки, предпочтения потребителя и тенденции покупательского поведения. По мере роста обработки данных эти прогностические модели совершенствуются. Аналогично, компании Google and Microsoft в составе своих услуг по облачным вычислениям предоставляют алгоритмы машинного обучения для анализа данных и прогнозирования будущих результатов67. В результате может возникнуть положительная обратная связь: клиенты будут иметь еще больший стимул собирать данные и использовать службы облачных вычислений, если они смогут получить конкурентное преимущество при помощи указанных прогностических моделей. А доступ к данным большого числа клиентов, естественно, улучшает алгоритмы компаний Amazon, Microsoft и Google.
Будет способствовать прогрессу и другой фактор – «интернет вещей» (т. е. интеграция программного обеспечения и датчиков, встроенных в предметы быта). Эта технология позволяет осуществлять, помимо межмашинного взаимодействия (M2M), сбор и анализ информации, собранной датчиками.
Например, в 2015 г. компания Amazon запустила свою «технологическую платформу интернета вещей», которая «позволяет подсоединенным устройствам легко и безопасно взаимодействовать с облачными приложениями и другими устройствами»68. Данная платформа предназначена для обработки триллионов сообщений от миллиардов устройств «и способна надежно и безопасно обрабатывать и направлять эти сообщения к конечным точкам [в Amazon Web Service] и другим устройствам»69. Исследовательская компания International Data Corp оценила, что «мировой рынок интернета вещей к 2020 г. почти утроится – до уровня 1,7 трлн долл.70 Эта компания, кроме того, отмечает, что высокотехнологичные компании (наподобие Google, Intel Corp, Cisco Systems, Samsung Electronics), а также крупные телекоммуникационные компании (такие как Vodafone и Verizon) «осуществляют крупные инвестиции в этой сфере, чтобы в будущем наращивать выручку и прибыль»71. Поскольку традиционные цифровые данные массово собираются посредством нашего взаимодействия с онлайновыми продавцами и цифровой средой, интернет вещей будет расширять диапазон (scope) доступных алгоритмам данных. По мере того как всё больше товаров будет снабжаться датчиками, интернет-системы обмена данными будут охватывать всё, что угодно (начиная с бытовой техники, одежды, автомобилей и велосипедов и кончая уличными фонарями, аэропортами, «умными» строительными материалами и датчиками, вживленными в человека).
Новые тенденции
Данные, поступающие в режиме реального времени, становятся все более функциональными и востребованными. «Реальное» и «онлайновое»
