どーも、学生エンジニアのゆうき(@engieerblog_Yu)です。
今回は、IoTとビッグデータ・AI・機械学習の関係についてまとめていきたいと思います。
ビッグデータの特性である3つのVについても解説しています。
目次
IoT・ビッグデータ・AI・機械学習の関係
IoTによってビッグデータが生成される
IoT(Internet of things)は、様々な種類のデバイスやセンサーなどの物理的なオブジェクトをインターネットに接続することを指します。
これにより、世界中の様々な場所にあるデバイスからデータを収集し、リアルタイムで処理することができます。
例えば、自動車に搭載されたセンサーからのデータを収集し、その情報をリアルタイムで解析することで、自動運転車の開発や交通渋滞の予測に役立てることができます。
そのようなIoTが収集したデータは、ビッグデータの一部となります。
IoTが収集したデータは、ビッグデータの一部になる
ビッグデータを活用するためにAIが必要
ビッグデータは、膨大なデータですので、人間や典型的なデータベース、ソフトウェアが分析しにくいという問題があります。
そのためビッグデータを活用するためには、AIが必要です。
AIには以下の二つの特徴があります。
ビッグデータからパターンを自動的に抽出し、意思決定や予測を行うことができる
学習に使用されるデータが多ければ多いほど、より正確な予測ができるようになる
そのため、ビッグデータは、機械学習やディープラーニングなどのAIアルゴリズムに適したデータセットとなります。
ビッグデータを活用するためにAIが用いられる
AIを実現するための中核技術として機械学習がある
AI (Artificial Intelligence) は、コンピューターによる知的なタスクの自動化を目指す広い概念です。
一方、機械学習は、AIの一種で、コンピューターがデータから学習し、予測や意思決定を行うためのアルゴリズムや技術です。
具体的には、機械学習は、大量のデータからパターンや関係性を自動的に学習することができます。
これらのパターンや関係性は、未知のデータに対して予測を行うために使用されます。
機械学習には以下の３種類があります。
教師あり学習
教師なし学習
強化学習
それぞれについて以下の記事で解説してます。
機械学習は、データを解析し、自己学習することで、特定の問題に最適な解決策を提供することができます。
AIを実現するための技術の一つとして機械学習があるということを理解しましょう。
AIを実現するための技術の一つとして機械学習がある
ビッグデータが持つ特性(3つのV)
ビッグデータが持つ特性は3つのVと言われています。
VolumeとVelocityとVarietyです。
それぞれ解説します。
Volume(量)
ビッグデータは、通常、非常に大量のデータを含んでいます。
例えば、センサーデータ、ソーシャルメディアの投稿、ビジネス取引などが含まれます。
これらのデータは、従来のデータベース管理システムやデータ処理ツールでは処理しきれないほど大量であることがあります。
Velocity(頻度)
ビッグデータは、通常、リアルタイムまたは近い時間枠で生成されます。
例えば、ソーシャルメディアの投稿やIoTデバイスからのセンサーデータが含まれます。
これらのデータは、処理が遅れると、価値を失う可能性があります。
Variety(多様性)
ビッグデータは、通常、多様な形式のデータを含んでいます。
例えば、テキスト、画像、音声、センサーデータ、ログファイルなどがあります。
また、これらのデータは、異なるソースから収集されるため、フォーマットや構造が異なることがあります。
最近はVariability(バラエティ)やValue(価値)なども加えられる
最近では、ビッグデータに対する新たな特性として、「バラエティ」(Variability) や「価値」(Value) も加えられることがあります。
バラエティは、データの種類が常に変化しているということを指し、価値は、データを適切に分析することで、ビジネス価値を生み出すことができるということを指します。
ビッグデータの特性は以下の3つ(最近は5つ)
・Volume(量)
・Velocity(頻度)
・Variety(多様性)
・Variability(バラエティ)
・Value(価値)
まとめ
IoTが収集したデータはビッグデータの一部になる
ビッグデータを活用するためにAIが用いられる
AIを実現するための技術の一つとして機械学習がある
ビッグデータの特性として3つのV(Volume,Velocity,Variety)がある
最後まで読んでいただきありがとうございました。
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