У чому різниця між структурованими та неструктурованими даними?

Структуровані дані та неструктуровані дані – це дві широкі категорії даних, що збираються. Структуровані дані ідеально вписуються в таблиці даних і містять дані дискретних типів, наприклад числа, короткий текст і дати. Сюди, наприклад, відносяться аудіо-, відеофайли та великі текстові документи. Чисельні або текстові дані можуть бути неструктурованими, якщо їх неможливо ефективно уявити у вигляді таблиці. неструктуровані дані відіграють важливу роль у сучасній аналітиці.

Ключові відмінності між структурованими та неструктурованими даними

Структуровані дані можна подати у вигляді звичайної таблиці з рядками та стовпцями. заздалегідь визначити суворі правила.

Нижче описано ще кілька відмінностей між структурованими та неструктурованими даними.

Формат даних

Структуровані дані завжди відповідають заздалегідь визначеному строгому формату, який називається моделлю чи схемою даних.Неструктуровані дані неможливо описати такою схемою. Формат неструктурованих даних може бути описаний у дуже простому вигляді, наприклад: аудіозаписи зборів повинні зберігатись у форматі MP3 або всі системні події мають збиратися у певному сховищі.

Сховище даних

Як структуровані, і неструктуровані дані можуть зберігатися у сховищах даних різних типів. Правильний вибір типу сховища залежить від якостей та атрибутів конкретних даних, причин для їх збору та необхідних типів аналізу.

Наприклад, для зберігання структурованих даних можуть використовуватися реляційні бази даних, просторові бази даних та куби OLAP. Великі колекції просторів для зберігання структурованих даних називаються сховищами даних. Для зберігання неструктурованих даних можуть використовуватись файлові системи, системи керування цифровими активами (DAM), системи керування контентом (CMS) та системи контролю версій. Великі колекції просторів для зберігання неструктурованих даних називаються озерами даних.

Деякі сховища даних, які зазвичай використовуються для структурованих даних, можуть зберігати неструктуровані дані, і навпаки.

Аналіз даних

Як правило, структуровані дані легше систематизувати, очищати, використовувати для пошуку та аналізу. Якщо дані мають строго форматування, ви можете використовувати програмну логіку для пошуку певних записів у них, а також для створення, видалення або редагування записів. Автоматизація управління та аналізу для структурованих даних може виконуватися ефективніше.

Неструктуровані дані не мають чітко визначених атрибутів, тому їх складніше шукати та систематизувати.Зазвичай для попередньої обробки, переміщення та аналізу неструктурованих даних потрібні складні алгоритми.

Основні відмінності між структурованими та неструктурованими даними

Тип технологій, які можна використовувати для роботи зі структурованими або неструктурованими даними, залежить від типів використовуваних носіїв даних. Як правило, сховища для структурованих даних підтримують аналітику в базі даних, на відміну від сховищ для неструктурованих даних. Це пов'язано з тим, що до структурованих даних можна багаторазово застосовувати відомі правила перетворення, а формат неструктурованих даних зазвичай складніший і різноманітніший.

Для аналізу даних обох типів використовують багато різних технологій. Запити за даними з використанням мови структурованих запитів (SQL) є основою для аналізу структурованих даних. Можна застосовувати й інші методи чи інструменти, такі як візуалізація та моделювання даних, програмні перетворення та машинне навчання.

Для аналізу неструктурованих даних зазвичай потрібно більш складне програмне перетворення та машинне навчання. Доступ до такої аналітики можна отримати за допомогою бібліотек для різних мов програмування та спеціально розроблених інструментів на основі штучного інтелекту. Для неструктурованих даних зазвичай потрібна попередня обробка, щоб вони відповідали певному формату.

Порівняння труднощів при роботі зі структурованими та неструктурованими даними

Складнощі, що виникають при використанні структурованих даних, можна вважати несуттєвими порівняно з використанням неструктурованих даних.Це пов'язано з тим, що сучасні комп'ютери, структури даних та мови програмування мають більше можливостей для роботи із структурованими даними. Щоб аналізувати неструктуровані дані та керувати ними, комп'ютерним системам доводиться спочатку розбивати їх на доступні для їхнього «розуміння» фрагменти даних.

Структуровані дані

У будь-якій складній організації або групі управління структурованими даними починає створювати труднощі при значному збільшенні кількості зв'язків у базі даних реляційної. При велику кількість зв'язків між базами даних і точками даних стає все важче створювати запити за такими даними. Ось ще кілька завдань, які можуть створювати складні:

зміна схеми даних;
переведення в структурований формат будь-яких даних, пов'язаних із реальним світом;
інтеграція кількох джерел структурованих даних.

Неструктуровані дані

Робота з неструктурованими даними зазвичай пов'язана з двома основними складнощами:

зберігання, оскільки розмір таких даних зазвичай значно більше, ніж розмір структурованих даних;
аналіз, оскільки його складність завжди вища, ніж для структурованих даних.

Ви можете використовувати для аналізу деякі традиційні методи, наприклад пошук за ключовими словами та зіставлення шаблонів. Але для неструктурованих даних частіше використовуються технології машинного навчання, наприклад розпізнавання зображень і аналіз настроїв.

Ось ще кілька можливих труднощів:

попередня обробка для отримання структурованих або напівструктурованих даних;
обробка даних у кількох форматах;
велика обчислювальна потужність, необхідна аналізу.

Коли краще використовувати структуровані чи неструктуровані дані

Як структуровані, і неструктуровані дані широко збираються і застосовують у різних галузях, організаціях і додатках. Цифровий світ активно використовує обидва ці формати даних, аналізуючи та застосовуючи їх для пошуку відповідей, прийняття рішень, прогнозування, роздумів, генерації контенту тощо. Структуровані формати найчастіше використовуються для зберігання кількісних даних, а неструктуровані – для якісних даних, але це не завжди справедливо.

Структуровані дані

Структуровані дані особливо зручні під час роботи з дискретними числовими даними. Дані такого типу характерні для фінансових операцій, інформації про продаж та маркетинг та для наукового моделювання. Також структуровані дані можна використовувати в тих випадках, коли потрібні записи з великим числом полів з числами, короткими текстами та нумераціями, як, наприклад, відомості про співробітників підприємства, інвентарні списки та кадастрові дані.

Неструктуровані дані

Неструктуровані дані використовуються у випадках, коли потрібно зберегти дані будь-якого характеру, які неможливо обмежити форматом структурованих даних. Наприклад, файли відеоспостереження, документи компанії або публікації у соціальних мережах. Також неструктуровані дані можна використовувати в тих випадках, коли зберігання в структурованому форматі буде неефективним, наприклад дані від датчиків Інтернету речей (IoT), журнали комп'ютерних систем і розшифровки чатів.

Напівструктуровані дані

Напівструктуровані дані займають проміжне положення між структурованими та неструктурованими даними.Наприклад, сховище відео може містити для кожного файлу теги у структурованому форматі: дата, місцезнаходження, тема тощо. Метадані для мультимедійних файлів є насправді напівструктурованими даними. Для напівструктурованих даних характерне поєднання структурованих та неструктурованих типів даних. Використання напівструктурованих даних замість необроблених неструктурованих даних часто дозволяє прискорити та спростити аналіз цих неструктурованих даних.

Неструктуровані дані: приклади, інструменти, методики та рекомендації

У сучасному побудованому даних світі організації накопичують величезні обсяги інформації, дозволяють приймати важливі рішення та висновки. Цілих 80% від цієї цифрової скарбниці є неструктурованими даними, в яких відсутній формат і впорядкованість.

Щоб продемонструвати обсяг неструктурованих даних, ми пошлемося на десяту щорічну інфографіку Data Never Sleeps, яка показує, яка кількість даних щохвилини генерується в Інтернеті.

Скільки даних генерувалося щохвилини у 2013 та 2022 роках. Джерело: DOMO

Тільки уявіть: у 2022 році користувачі щохвилини відправляли 231,4 мільйона електронних листів, завантажували на YouTube п'ятсот годин відео та ділилися 66 тисячами фотографій у Instagram. Зрозуміло, доступ до такого величезного пулу неструктурованих даних може дати компаніям більші можливості глибше розуміти своїх клієнтів, ринки та операції, зрештою призводячи до зростання та успіху.

У цій статті ми поринемо у світ неструктурованих даних, підкреслимо їхню важливість і надамо практичні поради щодо вилучення цінної інформації з цього часто недооцінюваного ресурсу.Ми розглянемо різні типи даних, варіанти зберігання та управління ними, а також різні методики та інструменти для аналізу неструктурованих даних. Докладно розібравшись у цих аспектах, ви зможете опанувати справжній потенціал неструктурованих даних і перетворити їх на стратегічний ресурс.

Що таке неструктуровані дані? Визначення та приклади

У своїй простій формі неструктурованими даними називають будь-які дані, які мають заздалегідь заданої структури чи організації. На відміну від структурованих даних, упорядкованих у зручні рядки та стовпці бази даних, неструктуровані дані можуть бути невідсортованою та великою колекцією інформації. Вона може надходити у різних видах: текстові документи, електронні листи, зображення, відео, пости в соцмережах, показання датчиків тощо.

Уявіть стіл, завалений рукописними нотатками, друкованими статтями, малюнками та фотографіями. Цей інформаційний бардак і є аналогом неструктурованих даних. У ньому багато вмісту, але без початкового сортування та категоризації його не можна використовувати та виконувати по ньому пошук.

Типи неструктурованих даних

Загалом неструктуровані дані можна класифікувати на дві категорії:

генеровані людьми неструктуровані дані, до яких належать різні види створюваного людьми контенту: текстові документи, електронні листи, пости в соцмережах, зображення, відео тощо
машиногенеровані неструктуровані дані створюються пристроями та датчиками, це файли журналів, дані GPS, результати роботи Internet of Things (IoT) та інша телеметрична інформація.

Приклади та формати неструктурованих даних

Безліч типів і форматів неструктурованих даних сильно варіюються залежно від контенту, що міститься в них, і способу зберігання інформації. Давайте розглянемо кілька прикладів, щоб краще зрозуміти концепцію неструктурованих даних.

Декілька прикладів неструктурованих даних

Текстові документи Неструктуровані дані можуть набувати вигляду текстових документів (текстових файлів без форматування (.txt), документів Microsoft Word (.doc, .docx), файлів PDF (.pdf), файлів HTML (.html) та інших форматів текстових редакторів). чергу вони містять письмовий контент і можуть включати такі елементи, як текст, таблиці і зображення.

Електронні листи. Як вид електронної комунікації електронні листи часто містять неструктуровані текстові дані та різні файлові вкладення: зображення, документи чи електронні таблиці.

Зображення. Файли зображень можуть мати різні формати, наприклад, JPEG (.jpg, .jpeg), PNG (.png), GIF (.gif), TIFF (.tiff), а також інші. і вилучення з них даних потрібні спеціалізовані методики обробки, наприклад, комп'ютерний зір.

Аудіофайли. Аудіодані зазвичай представлені в таких форматах, як MP3 (.mp3), WAV (.wav) і FLAC (.flac), а також в інших.

Відеофайли. Відеодані зберігаються в популярних форматах на кшталт MP4 (.mp4), AVI (.avi), MOV (.mov) та інших.

Файли журналів Файли журналів (логів), що генеруються різними системами або додатками, зазвичай містять неструктуровані дані, з яких можна отримати інформацію про показники системи, безпеки та поведінку користувачів.

Покази датчиків. Інформація від датчиків, вбудованих у носні, промислові та інші IoT-пристрої, також може бути неструктурованою. Це така інформація, як показання температури, координати GPS тощо.

Пости у соцмережах. Дані з платформ соціальних мереж на кшталт Twitter і Facebook, а також з додатків месенджерів містять тексти, зображення та інший мультимедійний контент, що не має попередньо заданої структури.

Це лише деякі з прикладів форматів неструктурованих даних. З розвитком світу даних можуть виникати нові формати, а вже наявні формати можуть адаптуватися для включення нових неструктурованих типів даних.

Неструктуровані дані та big data

Неструктуровані дані та big data — це пов'язані концепції, але це не те саме. Під неструктурованими даними розуміють інформацію, де немає заданий формат чи організація. Терміном big data називають великі обсяги структурованих та неструктурованих даних, які складно обробляти, зберігати та аналізувати за допомогою традиційних інструментів управління даними.

Відмінність полягає в тому, що неструктуровані дані - це один з типів даних, що відносяться до big data, а big data - це парасольковий термін, що поєднує різні типи даних, у тому числі структуровані і частково структуровані дані.

Отже, настав час чітко розділити всі типи інформації, які стосуються світу big data.

Неструктуровані, частково структуровані та структуровані дані

Неструктуровані, частково структуровані та структуровані дані мають конкретні властивості, що відрізняють їх один від одного.

Порівняння структурованих, неструктурованих та частково структурованих даних

Структуровані дані відформатовані в таблиці, рядки та стовпці, що відповідають чітко описаній схемі з конкретними типами даних, взаємозв'язками та правилами. Постійна схема означає, що структура та організація даних заздалегідь задана та узгоджена. Такі дані зазвичай зберігаються в системах управління базами даних (СУБД) на зразок SQL Server, Oracle і MySQL, а керуються аналітиками даних та адміністраторами баз даних. Аналіз структурованих даних зазвичай виконується за допомогою SQL-запитів та методик дата-майнінгу.

Неструктуровані дані непередбачувані та не мають постійної схеми, що ускладнює їх аналіз. Без постійної схеми дані можуть змінюватись у структурі та організації. До них відносять такі формати, як текст, зображення, аудіо та відео. Для управління неструктурованими даними та їх аналізу часто використовуються файлові системи, озера даних та фреймворки обробки Big Data на зразок Hadoop та Spark.

Частково структуровані дані знаходяться між структурованими та неструктурованими даними, вони мають приблизну схему, що відповідає різним форматам та змінним вимогам. Нечітка схема забезпечує певну гнучкість структури даних, зберігаючи у своїй загальну організацію. Найпоширенішими прикладами таких даних є формати XML, JSON та CSV.Частково структуровані дані зазвичай зберігаються в базах даних NoSQL на кшталт MongoDB, Cassandra та Couchbase, що мають ієрархічні та графові моделі даних.

Як обробляти неструктуровані дані

Ефективне зберігання та обробка неструктурованих даних є вкрай важливими для повного використання їх потенціалу. Для забезпечення оптимального управління цим важливим ресурсом потрібно врахувати безліч основних аспектів та методик.

Інструменти та платформи для управління неструктурованими даними

Збір неструктурованих даних

Збір неструктурованих даних потребує вирішення унікальних проблем внаслідок великого обсягу, різноманітності та складності інформації. Для цього процесу необхідні вилучення даних із різних джерел, зазвичай за допомогою API. Для швидкого збору об'ємів інформації вам можуть знадобитися різноманітні інструменти споживання даних та процеси ELT (extract, load, transform).

Інтерфейси програмування програм (API) дозволяють взаємодіяти різним додаткам та виконувати вилучення даних з різних джерел, зокрема, з платформ соцмереж, новинних веб-сайтів та інших онлайн-сервісів.

Наприклад, розробники можуть використовувати Twitter API для збирання публічних твітів, профілів користувачів та інших даних із платформи Twitter.

Інструменти споживання даних — це програми або послуги, призначені для збору, імпорту та обробки даних із різних джерел у систему чи репозиторій центрального сховища даних.

Apache NiFi – це опенсорсний інструмент інтеграції даних, що автоматизує переміщення та перетворення даних між системами, що надає веб-інтерфейс для створення потоків даних, управління ними та їх моніторингу.
Logstash - це серверний конвеєр обробки даних, що споживає дані з багатьох джерел, що перетворює їх і відправляє їх в реальному часі різним точкам на кшталт Elasticsearch або файлового сховища.

Сховище неструктурованих даних

Крім того, складність, неоднорідність та об'ємність неструктурованих даних потребують спеціалізованих систем зберігання. На відміну від структурованих даних, їх не можна просто зберігати у базах даних SQL. Для зберігання неструктурованих даних система повинна мати такі властивості.

Масштабованість. Обсяг неструктурованих даних може зростати експонентно. Щоб відповідати зростаючим потребам, системи зберігання повинні мати можливість масштабуватися як горизонтально (додаванням нових машин), так і вертикально (додаванням нових ресурсів на машину).
Гнучкість. Оскільки неструктуровані дані мають різноманітні формати та розміри, системи зберігання повинні бути достатньо адаптивними, щоб містити різні типи даних та підлаштовуватись під зміни у форматах даних.
Ефективний доступ та отримання інформації. Щоб досягти цієї мети, системи зберігання повинні мати доступ з низькими затримками, високу пропускну здатність та підтримку різних методик вилучення даних, наприклад, пошук, запити та фільтрацію. Це гарантує швидкий та ефективний доступ до даних та їх вилучення.
Надійність та доступність даних. Системи зберігання неструктурованих даних повинні забезпечувати надійність даних (захист від їх втрати) та доступність (можливість отримувати доступ до них за необхідності). Саме тому має використовуватись якась реплікація даних, стратегії резервного копіювання та механізми захисту.
Безпека та конфіденційність даних. Для захисту вразливої інформації системи зберігання повинні забезпечувати сильні заходи безпеки: шифрування, контроль доступу та маскування даних. Ці надійні заходи захисту забезпечують постійну безпеку та конфіденційність даних.

Озера даних забезпечують гнучкий та економний спосіб управління неструктурованими даними та їх зберігання з високою надійністю та доступністю. Вони можуть зберігати великі обсяги сирих даних у їхньому нативному форматі, дозволяючи організаціям виконувати аналітику big data і водночас надаючи можливість перетворення та інтеграції даних з різними інструментами та платформами.

Amazon S3 як платформа озера даних дозволяє організаціям зберігати, аналізувати та обробляти big data, у тому числі виконувати резервне копіювання та архівування. Вона забезпечує доступ із низькими затримками, практично необмежений обсяг сховища та різні варіанти інтеграції зі сторонніми інструментами та іншими сервісами AWS.
Також як систему озера даних можна використовувати Google Cloud Storage. Вона дозволяє організаціям зберігати дані в інфраструктурі Google Cloud Platform, надаючи послуги глобального прикордонного кешування, багатокласового зберігання, автоматичного масштабування та простого роботи RESTful API для ефективного доступу до даних.
Microsoft Azure Blob Storage, призначений для великомасштабної аналітики - це масштабований сервіс хмарного сховища, що особливо підходить для неструктурованих даних, у тому числі для тексту та двійкових даних.Він забезпечує низькі затримки доступу до даних та інтегрується з іншими сервісами Azure, наприклад, з Databricks та Azure Synapse Analytics для розширених обробки та аналізу. Також цей сервіс підтримує такі функції, як сховище Azure CDN (Content Delivery Network) з високим ступенем доступності, що допомагає оптимізувати продуктивність.

MongoDB - це популярна опенсорсна база даних NoSQL, що зберігає та обробляє великі обсяги неструктурованих даних у гнучкому форматі, що нагадує JSON. Вона має горизонтальну масштабованість і багату мову запитів, що спрощує маніпулювання даними.
Apache Cassandra - це база даних NoSQL, відома своєю високою масштабованістю і поширеністю, вона використовується для обробки величезних обсягів неструктурованих даних на багатьох серверах. Вона забезпечує високий рівень доступності, настроєну узгодженість та надійну мову запитів CQL (Cassandra Query Language).

Фреймворки обробки Big data

Через обсяг і складність неструктурованих даних їх обробка може бути обчислювально витратним завданням. Для вирішення цієї проблеми існують системи, що розподіляють це навантаження на декілька кластерів. Використання таких розподілених обчислювальних систем дозволяє ефективно обробляти неструктуровані дані, зрештою розширюючи можливості прийняття рішень усередині компанії.

Нижче представлені фреймворки обробки Big data дозволяють керувати величезними обсягами неструктурованих даних, забезпечуючи розподіл обчислювальних потужностей між кластерами або комп'ютерами.

Apache Hadoop – це опенсорсний фреймворк розподіленої обробки, здатний аналізувати та зберігати у кластерах величезні обсяги неструктурованих даних. В екосистемі Hadoop також є безліч інструментів та бібліотек для роботи з великими датасетами. Однак він може бути складнішим у вивченні, ніж інші рішення.
Apache Spark - це високошвидкісний та гнучкий фреймворк кластерних обчислень. Він підтримує обробку великих неструктурованих датасетів у реальному часі. Більше того, у нього є високорівневі API різними мовами, функції обробки всередині пам'яті та проста інтеграція з різними системами зберігання.

Пошук за неструктурованими даними

Для навігації по великих сховищ неструктурованих даних та ефективного знаходження в них релевантної інформації потрібні просунуті функції пошуку. Це завдання вирішують спеціалізовані движки пошуку та аналітики, що надають функції індексування, пошуку та аналізу, адаптовані під обробку неструктурованих даних. Ці інструменти допомагають організаціям отримувати цінні дані, виявляти приховані закономірності та приймати усвідомлені рішення на підставі неструктурованих даних.

Наведені нижче інструменти спеціально спроектовані для вирішення унікальних завдань пошуку та аналізу неструктурованих даних.

Elasticsearch - це двигун розподіленого пошуку та аналітики в реальному часі, здатний на горизонтальне масштабування, виконання складних запитів та потужний повнотекстовий пошук у неструктурованих даних.Цей побудований на основі Apache Lucene двигун здатний інтегруватися з безліччю інших інструментів обробки даних і має RESTful API для ефективного доступу до даних.
Apache Solr - це опенсорсна платформа пошуку, створена на основі Apache Lucene і має потужні можливості повнотекстового пошуку та аналітики неструктурованих даних. Вона підтримує розподілений пошук та індексацію (маршрутизацію) і без проблем може інтегруватися з фреймворками обробки big data на зразок Hadoop.

Аналіз неструктурованих даних

Для правильного аналізу та інтерпретування різних типів даних (аудіо, зображень, тексту та відео) необхідно використовувати сучасні технології – машинне навчання та ІІ. Методики на основі машинного навчання, у тому числі обробка природної мови (natural language processing, NLP), аналіз аудіо та розпізнавання зображень, критично важливі для виявлення прихованої інформації.

Natural Language Processing (NLP) - Це область штучного інтелекту, що спрощує розуміння, інтерпретування та генерацію людської мови комп'ютером. В основному вона використовується для аналізу текстових неструктурованих даних (електронних листів, постів у соцмережах та відгуків покупців).

Базова методика NLP під назвою класифікація тексту спрощує впорядкування та категоризацію тексту для спрощення його розуміння та використання. Ця методика дозволяє виконувати такі завдання, як розмітка важливості та виявлення негативних коментарів у відгуках. У популярній сфері застосування класифікації тексту під назвою «аналіз емоційної складової» (sentiment analysis) текст категоризується на підставі почуттів, думок чи думок автора.Це дозволяє компаніям розуміти ставлення аудиторії до них, розставляти пріоритети завдань клієнтської підтримки та виявляти тенденції у галузі.

Ще одна методика NLP для обробки неструктурованих текстових даних називається «вилучення інформації» (information extraction, IE). IE отримує потрібну інформацію (імена, дати подій або телефонні номери) і впорядковує її в базу даних. IE є важливою частиною інтелектуальної обробки документів та використовує NLP та комп'ютерний зір для автоматичного вилучення даних з різних документів, їх класифікації та перетворення у стандартний вихідний формат.

Розпізнавання зображень дозволяє визначати на зображеннях об'єкти, людей та сцени. Це дуже корисно для аналізу візуальних даних, наприклад, фотографій та ілюстрацій. Методики розпізнавання зображень допомагають розпізнавати контент, що генерується користувачами, аналізувати зображення товарів і витягувати тексти зі сканованих документів для подальшого аналізу.

Аналітика відео полягає у вилучення істотної інформації з відеоданих, наприклад, у виявленні патернів, об'єктів або дій у роликах. Ця технологія може використовуватися для багатьох цілей, наприклад, для забезпечення безпеки, аналізу поведінки клієнтів та контролю якості на виробництві. Методики виявлення руху, відстеження об'єктів та розпізнавання дій допомагають організаціям отримувати інформацію про їхні операції, клієнтів та потенційні загрози.

Інструменти аналізу аудіо дозволяють обробляти та аналізувати аудіодані, у тому числі голосові записи, музику та звуки навколишнього середовища, з метою отримання корисної інформації або виявлення патернів.Такі методики аналізу аудіо, як розпізнавання мови, визначення емоцій та ідентифікація мовця використовуються в багатьох галузях, наприклад, в індустрії розваг (генерація контенту, музичні рекомендації), обслуговування клієнтів (аналітика кол-центрів, голосові помічники) та безпека (голосова) розпізнавання подій).

Якщо для вашого проекту обробки даних потрібне створення власних моделей машинного навчання, то ви можете вибрати одну з платформ, розрахованих на конкретні завдання, які допоможуть вам ефективно виявляти в неструктурованих даних патерни, тенденції та взаємозв'язки. Досить багато платформ машинного навчання та ІІ надають можливості обробки та аналізу різних типів неструктурованих даних (тексту, аудіо та зображень), які можна використовувати для створення та розгортання ІІ-моделей. Наприклад, можна створити та навчити власні моделі машинного навчання за допомогою наведених нижче інструментів. Однак для навчання моделей на ваших даних буде потрібна команда data science.

TensorFlow – це опенсорсний фреймворк машинного навчання, що використовує безліч алгоритмів машинного та глибокого навчання. Він має можливість обробки неструктурованих даних та широкий вибір бібліотек та інструментів для створення, навчання та розгортання ІІ-моделей.
IBM Watson – це колекція ІІ-сервісів та інструментів, у тому числі для обробки природної мови, аналізу емоційної складової та розпізнавання зображень, що дозволяє обробляти та неструктуровані дані.У ньому є безліч готових моделей та API, а також інструменти для створення спеціалізованих моделей, що спрощує інтеграцію функцій ІІ у вже існуючі системи.

Наприклад, під час навчання моделей NLP з метою аналізу емоційної складової живі анотатори розмічають зразки тексту, вказуючи відповідні емоції: позитивні, негативні чи нейтральні. Аналогічно анотатори розмічують зображення або їх області, щоб допомогти моделям правильно розпізнавати та класифікувати їх. В області аналітики відео розмітка даних може полягати у визначенні об'єктів, відстеження їх руху та ідентифікації конкретних дій. Нарешті, в аналізі аудіо розмітка може включати транскрибування мови, ідентифікацію розмовляючих або конкретних подій в аудіо.

Зрозуміло, це лише невелика частина технологій в океані безлічі інших. Вибір конкретних інструментів залежить від конкретного проекту обробки даних і завдань бізнесу.

Яка інформація стосується неструктурованої

У чому різниця між структурованими та неструктурованими даними?