Каков информационный объем текста в памяти компьютера, если известно, что он состоит из 25

Обновлено: 21.11.2024

Размер информации в компьютере измеряется в килобайтах, мегабайтах, гигабайтах и терабайтах. В этом разделе мы рассмотрим распространенные размеры, которые встречаются в реальной жизни, и научимся рассуждать о различных количествах байтов.

Килобайт или КБ

Килобайт КБ – около 1 000 байт
Как мы знаем, 1 байт - это один набранный символ
- см. ниже, почему здесь требуется фраза "около 1 тысячи"
Электронное письмо без изображений весит около 2 КБ.
Пятистраничный документ может весить 100 КБ.
Текст компактный, занимает меньше байтов по сравнению с изображениями, звуком или видео.
напр. 23 000 байт — это примерно 23 КБ

Один килобайт (КБ) – это совокупность примерно 1000 байт. Страница обычного латинского алфавитного текста занимает для хранения около 2 килобайт (около одного байта на букву). Типичное короткое электронное письмо также занимает всего 1 или 2 килобайта. Текст является одним из наиболее естественно компактных типов данных, для хранения каждой буквы требуется около одного байта. В нелатинских алфавитах, таких как мандарин, хранилище занимает 2 или 4 байта на «букву», что все еще довольно компактно по сравнению с аудио и изображениями.

Мегабайт или МБ

Мегабайт (МБ) – около 1 миллиона байт.
около 1000 КБ
Скорость звука в формате MP3 составляет около 1 МБ в минуту.
Цифровое изображение высокого качества весит около 2–5 МБ.
напр. 45 400 КБ равно 45,4 МБ.

Один мегабайт равен примерно 1 миллиону байт (или примерно 1000 килобайт). Аудиофайл MP3 длительностью несколько минут или изображение размером 10 миллионов пикселей с цифровой камеры обычно занимают несколько мегабайт. Эмпирическое правило для MP3-аудио гласит, что 1 минута аудио занимает около 1 мегабайта. Аудиоданные, изображения и видеоданные обычно хранятся в «сжатой» форме, например MP3. Мы поговорим о том, как работает сжатие позже. Компакт-диск с данными хранит около 700 МБ. Звук на компакт-диске не сжат, поэтому он занимает гораздо больше места, чем MP3. Серия битов представлена в виде спиральной дорожки крошечных ямок в серебряном материале диска. Представьте, что каждая ямка интерпретируется как 0, а отсутствие ямки — 1 при чтении последовательности спирали. Забавный факт: вся спираль на компакт-диске имеет длину более 5 км.

Математика — попробуй

Гигабайт или ГБ

Гигабайт ГБ = около миллиарда байтов
около 1000 МБ
ГБ – общепринятая единица измерения современного оборудования.
напр. 4000 МБ = 4 ГБ
Обычный компьютер может иметь:
–4 ГБ или ОЗУ,
–256 ГБ постоянной памяти.
Диск DVD имеет емкость 4,7 ГБ (один слой)
– Цифра – 2 ГБ на час видео (сильно варьируется).
Флэш-накопитель может вмещать 32 ГБ.
На жестком диске может быть 750 ГБ.

Математика — попробуйте сами
Сколько ГБ составляют 4 000 000 000 байт?

Терабайт или ТБ

Один терабайт (ТБ) составляет около 1000 гигабайт, или примерно 1 триллион байт. Вы можете купить жесткие диски емкостью 4 ТБ уже сегодня, поэтому мы начинаем время, когда этот термин входит в обиход. Термин «гигабайт» тоже был экзотическим, пока закон Мура не сделал его общепринятым.

Гигагерцы — скорость, а не байты

Один гигагерц – это 1 миллиард циклов в секунду (мегагерц – миллион циклов в секунду). Гигагерц — это мера скорости, грубо говоря, скорость, с которой процессор может выполнять простейшую операцию в секунду. Гигагерц точно не говорит вам, как быстро ЦП выполняет работу, но примерно коррелирует. ЦП с более высокой частотой гигагерца также, как правило, дороже в производстве, и они потребляют больше энергии (и, как следствие, выделяют больше тепла) — проблема с размещением быстрых ЦП в небольших устройствах, таких как телефоны. Компания ARM славится тем, что выпускает очень производительные чипы при минимальном энергопотреблении и нагреве. В настоящее время почти все сотовые телефоны используют процессоры ARM.

Проблемы с килобайтами, мегабайтами и гигабайтами

Вы должны уметь выполнять простые арифметические действия для вычисления размеров в мегабайтах и гигабайтах, а также выполнять базовые вычисления с секундами, милями, килограммами и т. д.

Базовый план: прежде чем добавлять показатели X и Y, преобразуйте их в одни и те же единицы измерения.

Да, подходит: 600 МБ + 2000 МБ — это 2600 МБ. 2600 МБ — это 2,6 ГБ, поэтому на 4 ГБ диск поместится без проблем. То же самое мы могли бы сказать, что на диске объемом 4 ГБ есть место для 4000 МБ.

Аудио в формате MP3 занимает около 1 МБ в минуту. 20 часов, 60 минут/час, 20 * 60 дает 1200 минут. Это около 1200 МБ, что составляет 1,2 ГБ.

800 x 600 – это 480 000 пикселей. Каждый пиксель занимает 3 байта (по одному байту для красного/зеленого/синего), поэтому 480 000 * 3 — это всего 1 440 000 байт, т. е. около 1,4 МБ, что является пространством, необходимым для изображения в ОЗУ. На диске вы заметите, что .файлы jpg занимают намного меньше места; это связано с "сжатием", которое является очень эффективным методом сокращения пространства для изображений и аудиоданных - тема будущего.

Альтернативный термин: Кибибайт Мебибайт Гибибайт Тебибайт

В компьютере удобно организовывать элементы в группы по степени двойки. Например, 2·10 равно 1024, поэтому программа может сгруппировать 1024 элемента вместе, как своего рода "круглое" число элементов в компьютере. Термин «килобайт» выше относится к этой группе размером 1024 вещи. Однако люди также группируют вещи по тысячам — 1 тысяча или 1 миллион элементов.

Килобайт или КБ

Килобайт КБ – около 1 000 байт
Как мы знаем, 1 байт - это один набранный символ
- см. ниже, почему здесь требуется фраза "около 1 тысячи"
Электронное письмо без изображений весит около 2 КБ.
Пятистраничный документ может весить 100 КБ.
Текст компактный, занимает меньше байтов по сравнению с изображениями, звуком или видео.
напр. 23 000 байт — это примерно 23 КБ

Мегабайт или МБ

Мегабайт (МБ) – около 1 миллиона байт.
около 1000 КБ
Скорость звука в формате MP3 составляет около 1 МБ в минуту.
Цифровое изображение высокого качества весит около 2–5 МБ.
напр. 45 400 КБ равно 45,4 МБ.

Математика — попробуй

Гигабайт или ГБ

Гигабайт ГБ = около миллиарда байтов
около 1000 МБ
ГБ – общепринятая единица измерения современного оборудования.
напр. 4000 МБ = 4 ГБ
Обычный компьютер может иметь:
–4 ГБ или ОЗУ,
–256 ГБ постоянной памяти.
Диск DVD имеет емкость 4,7 ГБ (один слой)
– Цифра – 2 ГБ на час видео (сильно варьируется).
Флэш-накопитель может вмещать 32 ГБ.
На жестком диске может быть 750 ГБ.

Математика — попробуйте сами
Сколько ГБ составляют 4 000 000 000 байт?

Терабайт или ТБ

Гигагерцы — скорость, а не байты

Проблемы с килобайтами, мегабайтами и гигабайтами

Базовый план: прежде чем добавлять показатели X и Y, преобразуйте их в одни и те же единицы измерения.

800 x 600 – это 480 000 пикселей. Каждый пиксель занимает 3 байта (по одному байту для красного/зеленого/синего), поэтому 480 000 * 3 — это всего 1 440 000 байт, т. е. около 1,4 МБ, что является пространством, необходимым для изображения в ОЗУ. Вы заметите, что на диске файлы .jpg занимают гораздо меньше места; это связано с "сжатием", которое является очень эффективным методом сокращения пространства для изображений и аудиоданных - тема будущего.

Альтернативный термин: Кибибайт Мебибайт Гибибайт Тебибайт

В этой статье обсуждается, как Windows поддерживает жесткие диски емкостью более 2 ТБ, а также объясняется, как инициализировать и разбивать диски на разделы для максимального использования пространства.

Применимо к: Windows Server 2019, Windows Server 2016, Windows Server 2012 R2
Исходный номер базы знаний: 2581408

Обзор

Чтобы операционная система полностью поддерживала устройства хранения, емкость которых превышает 2 терабайта (2 ТБ или 2 триллиона байт), устройство должно быть инициализировано с использованием схемы разбиения таблицы разделов GUID (GPT). Эта схема поддерживает адресацию всего диапазона емкости хранилища. Если пользователь намеревается запустить компьютер с одного из этих больших дисков, базовый интерфейс встроенного ПО системы должен использовать Unified Extensible Firmware Interface (UEFI), а не BIOS.

В этой статье описывается поддержка Microsoft во всех версиях Windows, начиная с Windows XP. В нем также описываются требования для обеспечения полной емкости хранилища этих устройств.

В этой статье емкость диска указывается в степени двойки, а не в степени 10, что является более распространенным обозначением на метках емкости устройств хранения. Таким образом, ссылки на 2 ТБ на самом деле относятся к продукту, который имеет емкость 2,2 ТБ.
Поведение операционной системы, описанное в этой статье, также относится к серверным вариантам этой системы. Таким образом, ссылка на Windows 7 включает Windows Server 2008 R2, Windows Vista включает Windows Server 2008, а Windows XP включает Windows Server 2003 и Windows Server 2003 R2.

Подробнее

Управление современными устройствами хранения осуществляется с помощью схемы, называемой логической блочной адресацией (LBA). Это расположение логических секторов, которые составляют среду. LBA0 представляет первый логический сектор устройства, а последнее обозначение LBA представляет последний логический сектор устройства, по одной метке на сектор. Чтобы определить емкость устройства хранения, вы умножаете количество логических секторов в устройстве на размер каждого логического сектора. Текущий стандарт размера составляет 512 байт. Например, чтобы получить устройство емкостью 2 ТБ, необходимо иметь 3 906 250 000 секторов по 512 байт. Однако компьютерной системе требуется 32 бита (1 с и 0 с) информации для представления этого большого числа. Таким образом, для любой емкости хранения, которая больше, чем можно представить с помощью 32-битной записи, потребуется дополнительный бит. То есть 33 бита.

Проблема в этом расчете заключается в том, что схема разбиения на разделы, используемая большинством современных компьютеров под управлением Windows, — это MBR (главная загрузочная запись). Эта схема устанавливает ограничение в 32 бита на количество доступных битов для представления числа логических секторов.

Барьер в 2 ТБ является результатом этого 32-разрядного ограничения. Поскольку максимальное число, которое может быть представлено с использованием 32-битных данных, составляет 4 294 967 295, оно преобразуется в 2,199 ТБ емкости при использовании 512-байтовых секторов (приблизительно 2,2 ТБ). Таким образом, емкость более 2,2 ТБ не может быть адресована с помощью схемы разбиения MBR.

Чтобы для адресации было доступно больше битов, устройство хранения необходимо инициализировать с помощью GPT. Эта схема разделения позволяет использовать до 64 бит информации в логических секторах. Это соответствует теоретическому ограничению в 9,4 ZB (9,4 зеттабайта или 9,4 миллиарда терабайт). Однако проблема, которая влияет на GPT, заключается в том, что большинство доступных в настоящее время систем основаны на устаревшей платформе BIOS. BIOS поддерживает только диски, инициализированные MBR, для запуска компьютера. Для перезагрузки с устройства, инициализированного с помощью GPT, ваша система должна поддерживать UEFI. По умолчанию многие современные системы могут поддерживать UEFI. Microsoft ожидает, что большинство будущих систем будут иметь эту поддержку.Клиенты должны проконсультироваться со своим поставщиком системы, чтобы определить способность их систем поддерживать UEFI и диски с объемом хранилища более 2 ТБ.

Общие требования к незагрузочному тому данных

Чтобы система могла работать с максимальной емкостью устройства с емкостью хранения более 2 ТБ, должны выполняться следующие предварительные условия:

Диск должен быть инициализирован с помощью GPT.

Версия Windows должна быть одной из следующих (32-разрядная или 64-разрядная, если не указано иное, но включая все выпуски SKU):

Windows Server 2008 R2 (доступна только 64-разрядная версия)
Windows Server 2008
Windows 7
Windows Vista

Должны быть установлены последние версии драйверов устройств хранения от производителя контроллера хранилища. Например, если в вашей системе используется контроллер хранения Intel, для которого установлен режим «RAID», убедитесь, что у вас установлены последние применимые драйверы с сайта поддержки Intel.

В целом, вам следует связаться с поставщиком системы, чтобы определить, поддерживает ли система устройства размером более 2 ТБ.

Общие требования к загрузочному системному тому

Предположим, что вы хотите выполнить следующие условия:

У вас должно быть запоминающее устройство, на которое вы можете установить Windows.
Сделайте запоминающее устройство загрузочным.
Разрешить операционной системе определять максимальную емкость хранилища для этого устройства более 2 ТБ.

Для выполнения этих условий применяются следующие предпосылки:

Диск должен быть инициализирован с помощью GPT.

Прошивка системы должна использовать UEFI.

Версия Windows должна быть одной из следующих (только 64-разрядная, но включая все выпуски SKU):

Windows Server 2008 R2
Windows Server 2008
Windows 7
Windows Vista

Должны быть установлены последние версии драйверов устройств хранения от производителя контроллера хранилища. Например, если в вашей системе используется контроллер хранения Intel, настроенный на режим RAID, убедитесь, что у вас установлены последние применимые драйверы с сайта поддержки Intel.

Windows не поддерживает запуск томов, инициализированных GPT, с помощью систем UEFI в 32-разрядных версиях Windows. Кроме того, устаревшие системы BIOS не поддерживают запуск томов с разделами GPT. Проконсультируйтесь с поставщиком вашей системы, чтобы определить, поддерживает ли система как UEFI, так и запуск устройств с емкостью хранилища более 2 ТБ.

Матрица поддержки

В следующих таблицах перечислены поддерживаемые корпорацией Майкрософт различные концепции, обсуждаемые в этой статье. Эта информация содержит общее заявление о поддержке дисков с емкостью более 2 ТБ.

Таблица 1. Поддержка Windows для схем секционирования как томов данных

Система	MBR	Hybrid-MBR	GPT
Windows 7	Поддерживается	Не поддерживается	Поддерживается
Windows Vista	Поддерживается	Не поддерживается	Поддерживается
Windows XP	Поддерживается< /td>	Не поддерживается	Не поддерживается

Hybrid-MBR – это альтернативный стиль разделения, который не поддерживается ни в одной версии Windows.

Таблица 2. Поддержка системной микропрограммы в Windows

Система	BIOS	UEFI
Windows 7< /td>	Поддерживается	Поддерживается
Windows Vista	Поддерживается	Поддерживается
Windows XP	Поддерживается	Не поддерживается

Таблица 3. Поддержка Windows комбинаций загрузочной микропрограммы и схем разбиения загрузочного тома

Таблица 4. Поддержка Windows дисков большой емкости в качестве не загружаемых томов данных

Система	BIOS + MBR	UEFI + GPT	BIOS + GPT	UEFI + MBR
Windows 7	Поддерживается	Поддерживается; требуется 64-разрядная версия Windows	Загрузочный том не поддерживается	Загрузочный том не поддерживается
Windows Vista	Поддерживается	Поддерживается; требуется 64-битная версия Windows	Загрузочный том не поддерживается	Загрузочный том не поддерживается
Windows XP	Поддерживается	Не поддерживается	Загрузочный том не поддерживается	Загрузочный том не поддерживается

Система	>Один диск 2 ТБ — MBR	>Один диск 2 ТБ — Hybrid-MBR	> Один диск 2 ТБ — GPT
Windows 7	Поддерживает до 2 ТБ адресуемой емкости**	Не поддерживается	Поддерживает полную емкость
Windows Vista	Поддерживает до 2 ТБ адресуемой емкости**< /td>	Не поддерживается	Поддерживает полную емкость
Windows XP	Поддерживает до 2 ТБ адресуемой емкости* *	Не поддерживается	Не поддерживается

Емкость свыше 2 ТБ не может быть адресована Windows, если диск инициализирован с использованием схемы разбиения MBR. Например, для одного диска объемом 3 ТБ, который инициализируется с помощью MBR, Windows может создавать разделы размером до первых 2 ТБ. Однако оставшаяся емкость не может быть адресована и, следовательно, не может быть использована.

Инициализировать диск данных с помощью GPT

Следующие шаги показывают, как инициализировать новый диск с помощью схемы разбиения GPT, чтобы убедиться, что Windows может обращаться к максимально доступной емкости хранилища. Убедитесь, что вы создали резервную копию всех важных данных, прежде чем пытаться выполнить эти действия.

Нажмите «Пуск», введите diskmgmt.msc в поле «Начать поиск», щелкните правой кнопкой мыши diskmgmt.msc и выберите «Запуск от имени администратора». При необходимости введите учетные данные учетной записи пользователя с правами администратора.

Когда Windows обнаруживает неинициализированный диск, открывается следующее окно с предложением инициализировать диск.

В диалоговом окне "Инициализировать диск" выберите GPT (таблица разделов GUID), а затем нажмите кнопку "ОК".

Если выбрать этот параметр, этот жесткий диск не будет распознаваться версиями Windows, предшествующими Windows XP включительно.

Проверьте окно "Управление дисками", чтобы убедиться, что диск инициализирован. Если это так, строка состояния для этого диска в нижней части окна должна указывать, что диск находится в сети.

После инициализации диска необходимо создать раздел, а затем отформатировать этот раздел с помощью файловой системы. Это чтобы иметь возможность хранить данные в этом разделе и назначать этому разделу имя и букву диска. Для этого щелкните правой кнопкой мыши нераспределенное пространство справа от строки состояния для этого диска и выберите «Создать простой том». Следуйте инструкциям мастера разделов, чтобы завершить этот процесс.

Преобразование диска MBR в GPT

Если вы ранее инициализировали диск с помощью схемы разбиения MBR, выполните следующие действия, чтобы инициализировать диск с помощью схемы GPT. Убедитесь, что вы создали резервную копию всех важных данных, прежде чем пытаться выполнить эти действия.

В окне "Управление дисками" проверьте строки состояния диска внизу. В следующем примере у пользователя есть диск объемом 3 ТБ, который ранее был инициализирован с помощью схемы разбиения MBR. Это устройство помечено здесь как Диск 1.

Диск 1 содержит два отдельных нераспределенных раздела. Это разделение означает, что можно использовать первые 2 ТБ дискового пространства. Однако оставшееся пространство не адресуется из-за 32-битного ограничения адресного пространства схемы разделения MBR. Чтобы система могла полностью использовать общую емкость устройства хранения, необходимо преобразовать диск для использования схемы разделов GPT.

Щелкните правой кнопкой мыши метку слева для диска, который вы хотите преобразовать, и выберите Преобразовать в GPT-диск.

Теперь на дисплее должно отображаться, что весь доступный объем нераспределенного пространства.

Теперь, когда диск инициализирован для доступа к полной емкости хранилища, вы должны создать раздел, а затем отформатировать этот раздел с помощью файловой системы.Это чтобы иметь возможность хранить данные в этом разделе и назначать этому разделу имя и букву диска. Для этого щелкните правой кнопкой мыши нераспределенное пространство справа от строки состояния для этого диска и выберите «Создать простой том». Следуйте инструкциям мастера разделов, чтобы завершить этот процесс.

Известные проблемы или ограничения

Поскольку переход на один диск емкостью более 2 ТБ произошел совсем недавно, корпорация Майкрософт изучила, как Windows поддерживает такие большие диски. Результаты выявили несколько проблем, которые характерны для всех версий Windows до и включая Windows 7 с пакетом обновления 1 и Windows Server 2008 R2 с пакетом обновления 1.

На данный момент известно следующее некорректное поведение, когда Windows обрабатывает однодисковое хранилище емкостью более 2 ТБ:

Числовая емкость превышает 2 ТБ. Это приводит к тому, что система может обращаться только к емкости свыше 2 ТБ. Например, на диске объемом 3 ТБ доступная емкость может составлять всего 1 ТБ.

Числовая емкость за пределами 2 ТБ усекается. В результате получается не более 2 ТБ адресного пространства. Например, на диске объемом 3 ТБ доступная емкость может составлять всего 2 ТБ.

Запоминающее устройство определяется неправильно. В этом случае он не отображается ни в окне диспетчера устройств, ни в окне управления дисками. Многие производители контроллеров хранения предлагают обновленные драйверы, обеспечивающие поддержку емкости хранения более 2 ТБ. Обратитесь к производителю контроллера системы хранения или OEM-производителю, чтобы узнать, какая загружаемая поддержка доступна для однодисковых дисков емкостью более 2 ТБ.

Смысловые данные SCSI

Когда на диске обнаруживаются ошибки, связанные с нечитаемыми или недоступными для записи секторами, он сообщает об этих ошибках и соответствующих данных считывания SCSI в операционную систему. Смысловые данные SCSI могут содержать информацию о LBA для секторов, которые были признаны недоступными для чтения или записи.

Для адресного пространства LBA, превышающего 2 ТБ, для диска требуются смысловые данные SCSI в формате дескриптора. Этот формат не поддерживается Windows 7 или Windows Server 2008 R2, которые извлекают смысловые данные SCSI в фиксированном формате. Таким образом, извлеченные данные SCSI либо не содержат информации о сбойных секторах, либо содержат неверную информацию о сбойных секторах. Администраторы должны учитывать это ограничение при поиске информации LBA поврежденных секторов, записанной в журнале событий Windows.

Трой Сигал — редактор и писатель. У нее более 20 лет опыта работы в сфере личных финансов, управления капиталом и деловых новостей.

Майкл Логан — опытный писатель, продюсер и руководитель редакции. Как журналист, он широко освещал деловые и технические новости в США и Азии. Он создал мультимедийный контент, который собрал миллиарды просмотров по всему миру.

Что такое большие данные?

Большие данные — это большие и разнообразные наборы информации, которые растут с постоянно возрастающей скоростью. Он включает в себя объем информации, скорость или скорость, с которой она создается и собирается, а также разнообразие или объем охватываемых точек данных (известных как «три v» больших данных). Большие данные часто возникают в результате интеллектуального анализа данных и поступают в различных форматах.

Ключевые выводы

Большие данные – это огромное количество разнообразной информации, которая поступает во все возрастающих объемах и со все большей скоростью.
Большие данные могут быть структурированными (часто числовыми, легко форматируемыми и сохраняемыми) или неструктурированными (более свободной формы, менее поддающимися количественной оценке).
Почти каждый отдел в компании может использовать результаты анализа больших данных, но с обработкой этого беспорядка и шума могут возникнуть проблемы.
Большие данные могут быть собраны из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собранных из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных регистраций.
Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных.

Как работают большие данные

Большие данные можно разделить на неструктурированные и структурированные. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в базах данных и электронных таблицах; он часто носит числовой характер. Неструктурированные данные — это неорганизованная информация, не подпадающая под заранее определенную модель или формат. Сюда входят данные, собранные из источников в социальных сетях, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов.

Большие данные можно собирать из общедоступных комментариев в социальных сетях и на веб-сайтах, добровольно собранных из личной электроники и приложений, с помощью анкет, покупок продуктов и электронных регистраций. Наличие датчиков и других входных данных в интеллектуальных устройствах позволяет собирать данные в широком спектре ситуаций и обстоятельств.

Большие данные чаще всего хранятся в компьютерных базах данных и анализируются с помощью программного обеспечения, специально разработанного для обработки больших и сложных наборов данных. Многие компании, предлагающие программное обеспечение как услугу (SaaS), специализируются на управлении такими сложными данными.

Использование больших данных

Аналитики данных изучают взаимосвязь между различными типами данных, такими как демографические данные и история покупок, чтобы определить, существует ли корреляция. Такие оценки могут проводиться внутри компании или сторонними организациями, которые занимаются обработкой больших данных в удобоваримых форматах. Компании часто используют оценку больших данных такими экспертами, чтобы превратить их в полезную информацию.

Многие компании, такие как Alphabet и Meta (ранее Facebook), используют большие данные для получения дохода от рекламы, размещая целевую рекламу для пользователей социальных сетей и тех, кто просматривает Интернет.

Практически каждый отдел компании может использовать результаты анализа данных, от отдела кадров и технологий до маркетинга и продаж. Цель больших данных – увеличить скорость вывода продуктов на рынок, сократить время и ресурсы, необходимые для внедрения на рынке, охвата целевой аудитории и обеспечения удовлетворенности клиентов.

Преимущества и недостатки больших данных

Увеличение объема доступных данных создает как возможности, так и проблемы. В целом, наличие большего количества данных о клиентах (и потенциальных клиентах) должно позволить компаниям лучше адаптировать продукты и маркетинговые усилия, чтобы добиться наивысшего уровня удовлетворенности и повторных сделок. Компании, которые собирают большие объемы данных, получают возможность проводить более глубокий и всесторонний анализ в интересах всех заинтересованных сторон.

Учитывая количество персональных данных, доступных сегодня о физических лицах, крайне важно, чтобы компании предпринимали шаги для защиты этих данных; эта тема стала предметом горячих споров в современном онлайн-мире, особенно в связи с многочисленными утечками данных, с которыми компании столкнулись за последние несколько лет.

Хотя более качественный анализ является положительным моментом, большие данные также могут создавать перегрузку и шум, снижая их полезность. Компании должны обрабатывать большие объемы данных и определять, какие данные представляют собой сигналы по сравнению с шумом. Решение о том, что делает данные релевантными, становится ключевым фактором.

Кроме того, природа и формат данных могут потребовать специальной обработки, прежде чем с ними будут действовать. Структурированные данные, состоящие из числовых значений, можно легко хранить и сортировать. Неструктурированные данные, такие как электронные письма, видео и текстовые документы, могут потребовать применения более сложных методов, прежде чем они станут полезными.

Одним из самых мощных и убедительных типов ИИ является компьютерное зрение, с которым вы почти наверняка сталкивались любыми способами, даже не подозревая об этом. Вот посмотрите, что это такое, как оно работает и почему оно такое классное (и оно будет только улучшаться).

Компьютерное зрение – это область компьютерных наук, в которой основное внимание уделяется воспроизведению частей сложной системы человеческого зрения и предоставлению компьютерам возможности идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео так же, как это делают люди. До недавнего времени компьютерное зрение работало только с ограниченными возможностями.

Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и инновациям в области глубокого обучения и нейронных сетей в последние годы эта область сделала большой скачок вперед и смогла превзойти людей в некоторых задачах, связанных с обнаружением и маркировкой объектов.

Одним из движущих факторов развития компьютерного зрения является объем данных, которые мы генерируем сегодня, которые затем используются для обучения и улучшения компьютерного зрения.

Помимо огромного количества визуальных данных (более 3 миллиардов изображений ежедневно публикуются в Интернете), теперь доступны вычислительные мощности, необходимые для анализа данных. По мере того, как область компьютерного зрения расширялась за счет нового оборудования и алгоритмов, росли и показатели точности идентификации объектов. Менее чем за десятилетие современные системы достигли 99-процентной точности по сравнению с 50-процентной точностью, что делает их более точными, чем люди, при быстром реагировании на визуальные входные данные.

Ранние эксперименты с компьютерным зрением начались в 1950-х годах, а в 1970-х годах оно впервые было использовано в коммерческих целях для различения печатного и рукописного текста. Сегодня количество приложений для компьютерного зрения растет в геометрической прогрессии.

Ожидается, что к 2022 году рынок компьютерного зрения и аппаратного обеспечения достигнет 48,6 млрд долларов США

Один из основных открытых вопросов как в нейробиологии, так и в машинном обучении: как именно работает наш мозг и как мы можем приблизиться к этому с помощью наших собственных алгоритмов? Реальность такова, что существует очень мало работающих и всеобъемлющих теорий вычислений мозга; поэтому, несмотря на то, что нейронные сети должны «имитировать работу мозга», никто не уверен, что это действительно так.

Тот же парадокс справедлив и для компьютерного зрения: поскольку мы не решаем, как мозг и глаза обрабатывают изображения, трудно сказать, насколько хорошо алгоритмы, используемые в производстве, соответствуют нашим собственным внутренним мыслительным процессам.

На определенном уровне компьютерное зрение — это распознавание образов. Таким образом, один из способов научить компьютер понимать визуальные данные — это кормить его изображениями, множеством изображений, тысячами, если возможно, миллионами, которые были помечены, а затем подвергать их различным программным методам или алгоритмам, которые позволяют компьютеру выслеживать шаблоны во всех элементах, связанных с этими ярлыками.

Так, например, если вы скормите компьютеру миллион изображений кошек (мы все их любим😄😹), он подвергнет их всех алгоритмам, которые позволят им анализировать цвета на фотографии, формы, расстояния между ними. формы, где объекты граничат друг с другом, и так далее, так что он идентифицирует профиль того, что означает «кошка». Когда он будет завершен, компьютер (теоретически) сможет использовать свой опыт, если ему будут переданы другие немаркированные изображения, чтобы найти те, которые относятся к кошкам.

Пиксельная диаграмма данных. Слева наше изображение Линкольна; в центре пиксели, помеченные числами от 0 до 255, представляющими их яркость; а справа эти числа сами по себе. Фото Нгуен Данг Хоанг Нху на Unsplash

Этот способ хранения данных изображения может противоречить вашим ожиданиям, поскольку данные, безусловно, кажутся двумерными при отображении. Тем не менее, это так, поскольку память компьютера состоит просто из постоянно растущего линейного списка адресных пространств.

Давайте снова вернемся к первому изображению и представьте, что добавляем цветное изображение. Теперь все начинает усложняться. Компьютеры обычно считывают цвет как серию из 3 значений — красного, зеленого и синего (RGB) — по той же шкале от 0 до 255. Теперь у каждого пикселя на самом деле есть 3 значения, которые компьютер должен хранить в дополнение к его положению. Если бы мы раскрасили президента Линкольна, это привело бы к 12 x 16 x 3 значениям или 576 числам.

Для одного изображения требуется много памяти и много пикселей для повторения алгоритма. Но для обучения модели со значительной точностью, особенно когда речь идет о глубоком обучении, обычно требуются десятки тысяч изображений, и чем больше, тем лучше.

До появления глубокого обучения задачи, которые могло выполнять компьютерное зрение, были очень ограниченными и требовали много ручного кодирования и усилий со стороны разработчиков и людей-операторов. Например, если вы хотите выполнить распознавание лиц, вам нужно будет выполнить следующие шаги:

Создайте базу данных. Вам нужно было сделать отдельные изображения всех объектов, которые вы хотели отслеживать, в определенном формате.
Аннотирование изображений. Затем для каждого отдельного изображения вам нужно будет ввести несколько ключевых точек данных, таких как расстояние между глазами, ширину переносицы, расстояние между верхней губой и носом и десятки других измерений, которые определяют уникальные характеристики каждого человека.
Захват новых изображений. Затем вам нужно будет захватить новые изображения, будь то фотографии или видеоконтент. А потом приходилось заново проходить процесс измерения, отмечая ключевые точки на изображении. Вы также должны были учитывать угол, под которым было снято изображение.

После всей этой ручной работы приложение, наконец, сможет сравнить измерения на новом изображении с измерениями, хранящимися в его базе данных, и сообщить вам, соответствуют ли они каким-либо профилям, которые оно отслеживает. На самом деле было задействовано очень мало автоматизации, и большая часть работы выполнялась вручную. И погрешность по-прежнему велика.

Машинное обучение предоставило новый подход к решению задач компьютерного зрения. Благодаря машинному обучению разработчикам больше не нужно вручную кодировать каждое правило в своих приложениях машинного зрения. Вместо этого они запрограммировали «функции», небольшие приложения, которые могли обнаруживать определенные закономерности в изображениях. Затем они использовали алгоритм статистического обучения, такой как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений или машины опорных векторов (SVM), чтобы обнаруживать закономерности, классифицировать изображения и обнаруживать в них объекты.

Машинное обучение помогло решить многие проблемы, которые исторически были сложными для классических инструментов и подходов к разработке программного обеспечения. Например, много лет назад инженеры по машинному обучению смогли создать программное обеспечение, которое могло предсказывать окна выживания при раке молочной железы лучше, чем специалисты-люди.Однако создание функций программного обеспечения потребовало усилий десятков инженеров и экспертов по раку молочной железы и заняло много времени на разработку.

Глубокое обучение представляет собой принципиально новый подход к машинному обучению. Глубокое обучение опирается на нейронные сети, функцию общего назначения, которая может решить любую проблему, которую можно представить на примерах. Когда вы предоставляете нейронной сети множество помеченных примеров определенного типа данных, она сможет извлекать общие закономерности между этими примерами и преобразовывать их в математическое уравнение, которое поможет классифицировать будущие фрагменты информации.

Например, для создания приложения для распознавания лиц с глубоким обучением требуется только разработать или выбрать заранее созданный алгоритм и обучить его примерам лиц людей, которые оно должно обнаруживать. Учитывая достаточное количество примеров (много примеров), нейронная сеть сможет обнаруживать лица без дополнительных инструкций по характеристикам или измерениям.

Глубокое обучение — очень эффективный метод компьютерного зрения. В большинстве случаев создание хорошего алгоритма глубокого обучения сводится к сбору большого количества размеченных обучающих данных и настройке таких параметров, как тип и количество слоев нейронных сетей и эпох обучения. По сравнению с предыдущими типами машинного обучения, глубокое обучение проще и быстрее разрабатывать и развертывать.

Большинство современных приложений компьютерного зрения, таких как обнаружение рака, беспилотные автомобили и распознавание лиц, используют глубокое обучение. Глубокое обучение и глубокие нейронные сети перешли из концептуальной области в область практических приложений благодаря доступности и достижениям в области оборудования и ресурсов облачных вычислений.

Короче не очень. Вот ключ к тому, почему компьютерное зрение так захватывает: в то время как в прошлом даже суперкомпьютерам могли потребоваться дни, недели или даже месяцы, чтобы выполнить все необходимые вычисления, сегодняшние сверхбыстрые чипы и связанное с ними оборудование, а также скоростной и надежный Интернет и облачные сети делают процесс молниеносным. Когда-то решающим фактором была готовность многих крупных компаний, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта, делиться своей работой с Facebook, Google, IBM и Microsoft, в частности путем предоставления открытого исходного кода некоторых своих разработок в области машинного обучения.

Это позволяет другим развивать свою работу, а не начинать с нуля. В результате индустрия искусственного интеллекта готовится к этому, и эксперименты, на которые еще недавно уходили недели, сегодня могут занять 15 минут. И во многих реальных приложениях компьютерного зрения этот процесс происходит непрерывно в течение микросекунд, так что современный компьютер может быть, как говорят ученые, «осведомлен о ситуации».

Компьютерное зрение — это одна из областей машинного обучения, где основные концепции уже интегрированы в основные продукты, которые мы используем каждый день.

Но не только технологические компании используют машинное обучение для обработки изображений.

Компьютерное зрение позволяет беспилотным автомобилям ориентироваться в окружающей среде. Камеры снимают видео с разных ракурсов вокруг автомобиля и передают его программному обеспечению компьютерного зрения, которое затем обрабатывает изображения в режиме реального времени, чтобы находить кромки дорог, считывать дорожные знаки, обнаруживать другие автомобили, объекты и пешеходов. После этого беспилотный автомобиль сможет двигаться по улицам и автомагистралям, избегать столкновений с препятствиями и (будем надеяться) безопасно доставлять пассажиров к месту назначения.

Компьютерное зрение также играет важную роль в приложениях для распознавания лиц — технологии, которая позволяет компьютерам сопоставлять изображения лиц людей с их личностью. Алгоритмы компьютерного зрения определяют черты лица на изображениях и сравнивают их с базами данных профилей лиц. Потребительские устройства используют распознавание лиц для аутентификации личности своих владельцев. Приложения для социальных сетей используют распознавание лиц для обнаружения и пометки пользователей. Правоохранительные органы также используют технологию распознавания лиц для выявления преступников в видеопотоках.

Компьютерное зрение также играет важную роль в дополненной и смешанной реальности, технологии, которая позволяет вычислительным устройствам, таким как смартфоны, планшеты и смарт-очки, накладывать и внедрять виртуальные объекты в изображения реального мира. Используя компьютерное зрение, устройства дополненной реальности обнаруживают объекты в реальном мире, чтобы определить места на дисплее устройства для размещения виртуального объекта. Например, алгоритмы компьютерного зрения могут помочь приложениям дополненной реальности обнаруживать плоскости, такие как столешницы, стены и полы, что является очень важной частью определения глубины и размеров и размещения виртуальных объектов в физическом мире.

Компьютерное зрение также сыграло важную роль в развитии медицинских технологий. Алгоритмы компьютерного зрения могут помочь автоматизировать такие задачи, как обнаружение раковых родинок на изображениях кожи или поиск симптомов на рентгеновских снимках и МРТ.

Помочь компьютерам увидеть очень сложно.

Изобретение машины, которая видит так же, как мы, – обманчиво сложная задача не только потому, что сложно заставить компьютеры это делать, но и потому, что мы вообще не совсем понимаем, как работает человеческое зрение.

Изучение биологического зрения требует понимания органов восприятия, таких как глаза, а также интерпретации восприятия мозгом. Был достигнут значительный прогресс как в составлении схемы процесса, так и с точки зрения обнаружения приемов и упрощений, используемых системой, хотя, как и в любом исследовании, затрагивающем мозг, предстоит пройти долгий путь.

Многие популярные приложения компьютерного зрения пытаются распознавать объекты на фотографиях. например:

Классификация объектов. Какая широкая категория объектов относится к этой фотографии?
Идентификация объекта: какой тип данного объекта изображен на этой фотографии?
Проверка объекта: есть ли объект на фотографии?
Обнаружение объектов: где находятся объекты на фотографии?
Обнаружение ориентира объекта: каковы ключевые точки объекта на фотографии?
Сегментация объекта: какие пиксели относятся к объекту на изображении?
Распознавание объектов: какие объекты изображены на этой фотографии и где они находятся?

Помимо простого распознавания, к другим методам анализа относятся:

Анализ движения видео использует компьютерное зрение для оценки скорости объектов в видео или самой камеры.
При сегментации изображений алгоритмы разбивают изображения на несколько наборов представлений.
Реконструкция сцены создает трехмерную модель сцены, введенную с помощью изображений или видео.
При восстановлении изображения с фотографий удаляются такие шумы, как размытие, с помощью фильтров на основе машинного обучения.

Любое другое приложение, которое включает в себя понимание пикселей с помощью программного обеспечения, можно с уверенностью назвать компьютерным зрением.

Несмотря на недавний впечатляющий прогресс, мы еще даже не приблизились к решению проблемы компьютерного зрения. Однако уже есть несколько медицинских учреждений и предприятий, которые нашли способы применять системы CV, работающие на CNN, для решения реальных проблем. И эта тенденция вряд ли прекратится в ближайшее время.

Если вы хотите связаться со мной и, кстати, знаете хороший анекдот, вы можете связаться со мной в Twitter или LinkedIn.

Читайте также: