Что такое майнинг, и почему майнят на видеокартах / Блог компании Smile-Expo / Хабр
Что представляет собой майнинг? Почему для майнинга криптовалют в подавляющем большинстве случаев лучше подходят видеокарты, а не CPU? Чем так хороши асики? В этом посте я постарался понятным языком рассказать об основах технической стороны майнинга.
Для понимания общей картины информация дана в упрощенном виде, некоторые детали опущены.
Что такое майнинг?
Возьмем в качестве примера блокчейн биткоина. Если максимально упростить, то вычислительные мощности майнинговых компьютеров направлены на шифрование операций по переводу биткоинов с одного кошелька на другой.
Как это выглядит?
Предположим, Сатоши Бутерин со своего кошелька переслал 1 биткоин на кошелек Виталика Накамото. Согласно сути блокчейна, нужно зашифровать информацию, содержащую адреса кошельков Сатоши и Виталика, а также количество переведенных биткоинов. Тут в дело вступает майнинговое оборудование — ему нужно найти правильный вариант шифровки.
Согласно алгоритму хеширования SHA-256, на котором построен блокчейн биткоина, сделать это нужно строго определенным способом. Например, алгоритм предписал зашифровать информацию так, чтобы на конце шифрованной строки был ноль. Подобное требование исходит от разработчиков криптовалюты — им нужен шифр с определенным символом, чтобы повысить устойчивость к взлому.
«Железо» начинает работать — решать эту математическую задачу методом подбора. Информация «Satoshi Buterin wallet —> 1 BTC —> Vitalik Nakamoto wallet» превращается в зашифрованную строку вроде «dh523456l29e4f6ab42d99c81156d3a17228d6e1eef4139be78dgw5jh63f2348». Но в этом варианте на конце не стоит ноль. Тогда «железо» начинает подбирать новый вариант шифровки, добавляя в информацию символ, который не меняет ее смысл.
Едва только нужная комбинация шифровки найдена, она записывается в базу данных (блокчейн), а конкретнее — в небольшой кусочек этой базы данных, который называется блоком. Коротко о блокчейнеБлокчейн — это база данных, которая по сути является журналом транзакций.
Основные его идеи, заложенные разработчиками:- пусть будет единый журнал транзакций;
- пусть копия журнала будет у всех;
- все записи журнала будем шифровать, чтобы не достались врагу;
- разобьем журнал на блоки, а блоки свяжем в цепочки.
Копия этой базы данных (копия блокчейна) хранится на жестких дисках каждого из майнеров, но эта база по факту представляет собой единый организм — она обновляется и синхронизируется на всех компьютерах. Поэтому чтобы взломать блокчейн, нужно взломать его сразу на всех компьютерах, подключенных к блокчейну.
Разработчики блокчейна биткоина определили, что максимальный размер блока не может превышать ~1 Мб. И чтобы блок считался сформированным, его нужно заполнить зашифрованными записями транзакций. Как только блок сформирован, блокчейн автоматически генерирует эмиссионную транзакцию биткоинов, чтобы наградить майнера за его работу.
Над одной задачей может «трудиться» не один десяток, или даже не одна сотня мощностей. И кто окажется первым, «того и тапки». Получается, что чем больше у тебя вычислительная мощность, тем выше шанс первым найти нужный вариант шифровки.Но один человек-майнер может формировать отдельный блок на своем компьютере очень долго. Вряд ли кого-то обрадует перспектива майнить несколько лет без перерыва, формируя один-единственный блок, и получить потом за него 12,5 биткоинов в награду (именно такое количество биткоинов сейчас выдается за формирование нового блока). Поэтому люди объединяют свои мощности в пулы. В этом случае сеть биткоина выделяет награду за сформированные блоки не отдельному майнеру, а пулу. Пул, в свою очередь, распределяет награды отдельным майнерам, в соответствии с потраченным временем и мощностью (за вычетом комиссии).
Почему именно видеокарты, а не CPU?
Архитектуры графического процессора (GPU) и центрального процессора (CPU) сильно отличаются. Современные CPU состоят из 4-8 ядер — это делает их подходящими для решения больших и сложных задач.
А графические процессоры были созданы для того, чтобы решать огромное множество небольших и несложных задач. Поэтому они состоят не из пары больших ядер, а из тысяч маленьких ядрышек. В таком виде им гораздо удобнее обрабатывать миллионы пикселей и полигонов. Но выполнять сложные задачи, вдобавок переключаясь от одной к другой — чересчур сложно для GPU.
Создатели видеокарт изначально стремились к улучшению изображения и его обработки в компьютерных играх. И они точно не ожидали, что подобная архитектура их графических процессоров как нельзя лучше подойдет для майнинга.
Для сравнения: ядро CPU обрабатывает восемь 32-битных инструкций за такт (AVX).
А процессор видеокарты Radeon HD 5970 обрабатывает 3200 32-битных инструкций за такт.
Но есть устройства, на которых майнинг происходит еще быстрее — их называют ASIC.
ASIC
В переводе с английского application-specific integrated circuit означает «интегральная схема специального назначения». Это оборудование, которое сделано с целью решения строго конкретной задачи. Если говорить об ASIC для майнинга, то по сути это «все в одном»: блок питания, охлаждающее устройство и небольшая плата, на которой расположены CPU, ПЗУ, ОЗУ и другие блоки. И если видеокарты изначально не были созданы для майнинга, то подобное железо «заточено» именно под эту задачу.
AntMiner R4
Причем производители майнинговых ASIC создают их для добычи определенной криптовалюты.
Они подбирают компоненты и настраивают софт в асике таким образом, чтобы он лучше всего справлялся с решением задач по конкретному алгоритму, на котором построена конкретная криптовалюта (например, SHA-256 для майнинга биткоина). То есть, в теории асик для биткоина можно использовать для майнинга другой криптовалюты, но его производительность в таком случае не будет впечатлять.
Но если видеокарту потом можно воткнуть в компьютер и спокойно играть с ее помощью в различные игры, то с ASIC такого сделать нельзя — на них устанавливают сильно упрощенные операционные системы, чьи способности «заточены» специально для добычи криптовалют.
Итог
Мы представили майнинг на примере биткоина в упрощенном виде и постарались объяснить его наиболее понятным способом. Следует отметить, что для разных криповалют больше подойдут видеокарты от разных изготовителей: одной больше подойдет Nvidia, а для другой лучшим решением будет AMD. Так получается из-за того, что криптовалюты построены на разных алгоритмах: с каждым конкретным лучше всего справляется та видеокарта, чьи конструктивные особенности лучше всего подходят.
Выявлена майнинг-ферма, потреблявшая электроэнергию как несколько микрорайонов (видео)
Госслужба по борьбе с экономическими преступлениями (финпол) выявила в Бишкеке майнинг-ферму, деятельность которой нанесла многомиллионный ущерб бюджету города. Ведомство заявляет о незаконной работе предприятия.
По данным финпола, такой случай происходит в Кыргызстане впервые. Нарушения зарегистрированы в ЕРПП по трем статьям: «Уклонение от уплаты налогов с организаций», «Уклонение от уплаты таможенных платежей» и «Легализация (отмывание) преступных доходов». В производстве ГСБЭП имеется три досудебных материала.
Гражданин Китая и кыргызстанец зарегистрировали ОсОО «Т.Ц.» под видом компьютерной лаборатории по изучению, разработке и выпуску программного обеспечения. Но, по версии следствия, они «пополняли свои счета незаконно заработанными денежными средствами, не осуществляя производства какой-либо продукции и не внося соответствующие налоговые платежи в бюджет государства».
Гражданин Кыргызстана также является учредителем ОсОО, которое поставляет майнинг-ферме электрическую энергию. С 2018 года от своих посреднических услуг компания получила прибыль в 21 млн сомов, но при этом не платила налоги.
«Был произведен обыск в помещении ОсОО «Т.Ц.» (майнинг-фермы), где на момент осмотра было обнаружено более 8 тысяч функционирующих майнеров следующих моделей: S9i – 6 615 штук, Т9+ — 1 451, L3+ — 399, которые круглосуточно были подключены к сетям электрической энергии и Интернету. Руководители ОсОО так и не смогли предоставить на них все необходимые разрешительные документы.
Со стороны ОсОО наблюдается превышающее стандартные нормы потребление электроэнергии, около 6-7 мегаватт, где ежемесячная оплата за электроэнергию составляет 13-14 миллионов сомов. Это можно сравнить с потреблением электроэнергии несколькими микрорайонами города Бишкека», — говорится в сообщении.
Из расчета по таможенной стоимости моделей майнеров общая сумма составила 1 миллиард 499 миллионов сомов, по которым, согласно данным ГТС, сумма неоплаченных и не поступивших в бюджет таможенных платежей составила более 183 млн сомов.
«Производство и обращение криптовалют отрицательно влияет на внутренние функции государства в части валютно-финансового регулирования, бюджетного регулирования, обеспечения общественного порядка и национальной безопасности. Вследствие чего децентрализуется выпуск денег, подрываются функции денежных средств как средств накоплений и обращений, появляется бесконтрольность транзакций, ослабление нацвалюты, увеличение потребления электроэнергии без создания добавочной стоимости, а также возможные социальные взрывы и ослабления как внешних, так и внутренних функций государства», — отметили в финполе.
В настоящее время ведутся проверки по обоснованности и законности выдачи лицензий и разрешений со стороны государственных органов на оптовую покупку и реализацию электроэнергии, на строительство здания и ввод в эксплуатацию. Устанавливается круг должностных лиц, оказывающих покровительство «данной преступной группировке».
В 2018 году Национальный энергохолдинг запретил выдачу технических условий на подключение майнинг-ферм и дата-центров.
Сейчас финпол направил в Нацэнергохолдинг запрос относительно исполнения этого запрета.
«Элдвиг СПб» на «Уголь России и Майнинг» (видео): возрождение российского производства
Как и годом ранее, «Элдвиг Санкт-Петербург» обосновался в отдельном двухэтажном павильоне. На улице выставлены образцы разных линеек взрывозащищённых электродвигателей, а внутри – комфортная площадка для переговоров. Недолго думая, мы сразу направились к агрегатам.
Каждый из четырёх образцов стоит на отдельной платформе. Все модели выпускались специально для работы в подземных выработках, опасных по метану и угольной пыли. И выполнены они из высокопрочной стали, а не из чугуна.
Линейка взрывозащищённых двигателей «Элдвиг СПб»Во-первых, «Элдвиг СПб» привёз две модели взрывозащищённых рудничных электродвигателей – АВК и АВТ. Их используют в комплекте для привода конвейера и маслостанции самоходных вагонов грузоподъёмностью 10, 15 и 30 т.
АВК – двухскоростная модель, АВТ – трёхскоростная.
Также «Элдвиг СПб» представил электродвигатель серии АВРМ 280 S4 мощностью 110 кВт, его назначение – привод вентиляторов местного проветривания типа ВМЭ.
Вентиляторный двигатель серии АВРМ 280 S4Но главный акцент «Элдвиг Санкт-Петербург» делает на самый свежий продукт – рудничный двигатель серии АВР 315 М4 мощностью 132 кВт для привода забойных машин и других механизмов. Выставочный образец установлен на гидравлический помповый агрегат НА 240/320.
Помповый агрегат НА 240/320 с электродвигателем серии АВР 315 М4Все образцы уже признаны горнодобывающими предприятиями и трудятся в самых тяжёлых условиях. Партнёр «Элдвиг СПб» Аркадий Логинов рассказывает, что в этот раз компания специально решила привезти всего четыре модели из большого ассортимента выпускаемой продукции — чтобы заострить внимание гостей на конкретных образцах, имеющих особый интерес потребителей на этом рынке.
Поэтому потенциальные партнёры, которые посещают стенд, стремятся получить как можно больше ценной информации о каждом электродвигателе, а также о самом заводе-производителе: структуре производства, станочном парке, возможностях «Элдвиг СПБ», о перспективах развития и вариантах сотрудничества.
«Мы постоянно анализируем ситуацию на рынке и заметили, что в последнее время российские предприятия стали нуждаться в технике с повышенной мощностью. Сейчас производители выпускают электродвигатели с максимальной мощностью в 110 кВт, а мы создали агрегат мощностью 132 кВт, — рассказывает Аркадий Логинов.
Сейчас мы занимаемся запуском новых моторов мощностью 160 кВт, 200 кВт и 350 кВт. Так, «Элдвиг СПб» постепенно повышает энергоэффективность своей продукции. Идём в ногу со временем (прим. Смеется). Помимо этого, мы делаем упор на повышение уровня энергоэффективности, применяя стандарты IE1, IE2, внедряем IE3. Мы перенимаем опыт европейских производителей и используем их методы на своих производствах».
Миссия у «Элдвиг СПб» самая что ни на есть патриотическая. Сейчас на российском рынке электродвигателей господствуют производители из Китая и других азиатских стран.
«Последние три года (до выхода «Элдвиг СПБ» на рынок) в России практически не существовало хоть сколько-то значимых альтернатив китайским электродвигателям. Наши производители совсем ушли с данного рынка, не смогли выжить в тяжёлых экономических условиях. Можно сказать, что пока мы «строились», другие – закрывались.
Но ни для кого не секрет, что у потребителей имеются большие нарекания к качеству китайских двигателей: это и сам корпус двигателя (изготавливается либо из весьма хрупкого чугуна, либо из стали низкого качества), и изоляционные, обмоточные, пропиточные материалы, подшипники, да и сама машинная обмотка китайских моторов – это всегда сниженный КПД и риск возникновения холостых токов.
Партнёр «Элдвиг СПб» Аркадий ЛогиновСуществуют неплохие по качеству предложения от европейских производителей, но они слишком дорогие, именно поэтому Китай захватил российский рынок», – объясняет наш собеседник.
Больше всего впечатляет, что решения «Элдвиг СПб» в 1,5-2 раза дешевле, чем европейские, но качество, производительность и надёжность не идут ни в какое сравнение с китайскими аналогами. Так, компания приступила к сложной задаче импортозамещения и сейчас активно обсуждает этот вопрос с различными ведомствами и структурами Минэнерго.
Аркадий Логинов с удовольствием отмечает, что гости выставки «Уголь России и Майнинг» радуются возрождению российского производства. А на вопрос, «опасаются» ли горняки отечественных электродвигателей, говорит, что наоборот – принимают их с воодушевлением.
«Мы ведь говорим о работе в подземных горных выработках. Я хочу ещё раз напомнить, что это — труд тяжёлый и опасный, поэтому особенно важно, чтобы здесь эксплуатировалось надёжное оборудование.
Шахтёры привыкли к тому, что советские, а после и российские электродвигатели — это безотказные агрегаты, на которые можно полагаться в работе.
И сегодня мастера, главные энергетики и механики шахт подходят к нам и жмут руку: они рады возрождению уже знакомого, проверенного временем оборудования», – комментирует Аркадий Логинов.
И сегодня мастера, главные энергетики и механики шахт подходят к нам и жмут руку: они рады возрождению уже знакомого, проверенного временем оборудования», – комментирует Аркадий Логинов.Конечно, мы не могли не спросить о доле импортных комплектующих. В «Элдвиг СПб» отвечают, что они используются только на первом этапе локализации новых производств. Компания активно сотрудничает с европейскими партнёрами в рамках договоров трансфера технологий, повышая уровень профессионализма сотрудников и внедряя современные бизнес-модели.
В своих моторах «Элдвиг СПб» вынужден использовать иностранные подшипники, но вполне возможно, что в будущем удастся найти альтернативу и для них.
Итоги выставки в нашем материале «Уголь России и Майнинг»: как это было.
eldvigspb.com
Решения для майнинга — Infratech
Для грамотного запуска майнинговой фермы необходимо спланировать системы охлаждения и вентиляции помещений хранения. Для эффективного функционирования оборудования необходимо создать правильный теплообмен в помещении. Температура воздуха не должна быть слишком низкой и критически высокой.
Компания Infratech проектирует и осуществляет монтаж систем для майнинговых ферм различного уровня сложности с учетом пожеланий заказчика и строительных норм.
Классическая схема устройства системы вентиляции майнинг фермы:
-
Вентилятор, обеспечивающий приток воздуха с улицы;
-
Нагреватель (электрический или водяной), который предназначен для подогрева уличного воздуха до необходимой температуры в помещении;
-
Фильтры, которые очищают воздух от грязи;
-
заслонка с электрическим приводом;
-
автоматическая система управления воздухом;
-
система воздуховодов.
Компания Infratec учитывает пожелания и финансовые возможности заказчика, особенности помещения, где будет установлено оборудование.
Время года и климатические условия способны повлиять на эффективность работы майнинг фермы. Для избежания негативных последствий и преждевременного выхода из строя устройства, следует соблюдать ряд требований и условий. Компания Infratech тщательно следит за соблюдением норм. Мы учитывает следующие риски, возникающие при отсутствии эффективной системы охлаждения и вентиляции:
-
Перегрев майнинг фермы;
-
Преждевременный выход из строя оборудования;
-
Снижение производительности и срока службы фермы;
-
Периодические отключения устройства.
Во время зимнего периода мы предлагаем применение рециркуляции воздушных масс для возможности подогрева приточного воздуха за счет подмешивания в него горячего удаляемого воздушного потока.
Для поддержания оптимального микроклимата летом потребуется система вентиляции с возможностью охлаждения оборудования, либо система кондиционирования.
Ключевые моменты проектирования:
-
Организовать максимально короткий и беспрепятственный воздушный поток воздушных масс от пола до потолка, который будет равномерно проходить по всей площади помещения;
-
Установить равные по производительности вентиляторы, которые работают на отток и приток воздушных масс;
-
Учитывать температурный режим окружающей среды в летний и зимний период;
-
При близком расположении майнинговых ферм обеспечивается дополнительная вентиляция.
Infratech создает фермы “под ключ”. Комплексный подход к установке вентиляционных систем майнинг ферм позволяет избежать ошибок и снизить риск возникновения неполадок на ферме.
«Майнинг криптовалют», обзорная публикация о «сложном», простыми словами!
«Майнинг», мы опишем достаточно просто, на наш взгляд принципы того, что с технической точки зрения выглядит достаточно сложным для начинающих, но уверены, что этот материал действительно пригодится пользователям.
Итак, «Mining» (майнинг) с английского следует понимать, как «добыча» или «добывание» чего бы то ни было ценного, к примеру, на золотых рудниках, но «майнеры» (miners) о которых идет речь, добывают новый вид золота, известный как – «криптовалюта».
«Bitcoin», «Litecoin», «Namecoin», «Ppcoin», «Ethereum» и еще более семи сотен различных «криптобрендов», по самым разным курсам в реальной валюте!
Резкая популярность явления «криптовалют», в частности «Bitcoin», несмотря на то, что технология официально известна еще с 1983 года (авторы Дэвид Чаум и Стефан Брэндс анонсировали первыми в мире «протоколы электронной наличности»), как явление стала массово набирать обороты с СМИ ы середине 2016, когда стоимость долларового эквивалента начала увеличиваться галопирующими темпами, и в середине 2017 достигла отметки «Х4,5» составив более 3,500 $.
Согласно данным глобального сервиса «SEMrush», и по данным Google, в этот период пользователи запросили о Bitcoin более 51 млн. раз. На 20.09.2017 стоимость за один «биткоин» составляла в продаже составила 3.719 $, а начиналось все с цифры в более чем сотню «биткоинов» за 1 $!
Что же такое «криптовалюта», на конкретном примере с «Bitcoin»?
Официально появился в 2009, авторство приписывают программисту, или целой группе разработчиков под псевдонимом Сатоси Накамото. Ее особенностью является полная децентрализация и отсутствие некоего единого «банка биткоинов», что обеспечивает их сохранность, благодаря практически полной невозможности подделки, в том числе, среди преимуществ – невозможность отследить транзакции.
«Bitcoin» по своей сути это криптографический код, зашифрованный, не подделываемый набор символов, а если говорить про рынок криптовалют в целом, то он полностью уникален, так как каждая из них не зависит друг от друга, как и в принципе сам Bitcoin, не зависит к примеру, от американского доллара.
Популярность «Bitcoin» заключается в количестве реальных людей в сети, пытающихся его скупить или «замайнить», и чем выше эта популярность, тем выше растет себестоимость. При этом, в процессе «майнинга», он достается далеко не всем подряд, ведь когда-то, в системе «криптовалют» было задействовано гораздо меньшее число людей, и соответственно меньшему количеству «майнеров» доставалось больше «биткоинов». Чем больше «майнеров» включалось в «майнинг», тем больше людей стало их получать, только в более малом количестве.
Почувствовав этот ажиотаж, все больше «онлайн-инвесторов» поспешили усвоить принципы «майнинга криптовалют» прямиком из интернета. Ведь чем у вас больше самодельных серверов с мощными видеокартами и прочими «приблудами», стоит к примеру, в арендованном ангаре, бассейне или собственном подвале, тем выше ваши шансы «вымайнить биткоин». Сначала нужно скачать кошелек и синхронизировать его, далее скачиваете «майнер», если он не идет приложением в «кошельке». Компьютеры самостоятельно проводят различные вычисления, пока на один из них не «попадает» код из цифрового пространства «Bitcoin».
Для организации эффективной «майнинг фермы», по скромным подсчетам, необходимо около 5 тыс. $, при этом аналитики прогнозируют первую прибыль в сроки от 5-6 месяцев, по сему не редки случаи объединений «майнеров» в коалиции и «пулы» (о них поговорим далее), дабы «майнинг» окупал себя быстрее и в больших объёмах. «Железо» компьютера при этом работает, что называется, на износ, потребляет максимальное количество киловатт часов электроэнергии, а сам процесс очень неспешен, и все это помимо нижеследующих «особенностей».
Начнем с того что курс «Bitcoin» крайне нестабилен, он циклично меняет свою реальную биржевую стоимость, так как существует масштаб валютного рынка доллара и поэтому на курс ы и позиции «криптовалюты» существенно влияют сами игроки «криптовалютной биржи», и чем больше у этих игроков реальных денег, тем больше их прямое влияние, по средствам инструментов биржевой игры.
Крупнейшие из игроков, так называемые «памперы» — обеспеченные люди, управляющие активами в десятки миллионов долларов, и полностью в их силах поднять курс «криптовалюты» до облачных высот, и так же быстро его приземлить.
Бытует мнение, что «памперами», как правило выступают сами производители железа, именно для того чтобы подогревать ажиотаж на рынке и стимулировать нешуточный сбыт. Они постоянно играют c котировками «криптовалюты», повышая или понижая ставки, при этом неопытные биржевые дельцы пытаясь нащупать позитивную динамику, и что-либо спрогнозировать наверняка, теряя бесценное время оно же и деньги, не понимая, что на самом деле происходит в головах финансовых воротил, постепенно растрачивают мелкие прибыли от покупки и перепродажи «Bitcoin». При этом «памперы» снимают все сливки, ибо на их стороне огромный спекулятивный ресурс, умножаемый опытом в бизнесе, а по сему, разумно не спешить отдавать последние деньги и строить «майнинг-ферму» прямо по месту жительства, так как бесплатных бонусов в этом ремесле на деле, ранее не наблюдалось.
«Облачный майнинг», в своей неорганизованной массе напоминает хаос, и для реального понимания что происходит, что завязано на чем и, для получения реальной прибыли, придется объективно «заморочаться».
Как услуга «облачный майнинг» предоставляется на специальном оборудовании, так называемых «асиках» (ASIC). Но напомним, на кону ваш стартовый капитал, и бюджет, в который входит стоимость компьютерного «железа» и немалая стоимость электроэнергии в целом, далее следует подчеркнуть важность – практических знаний о природе самих денег и о широких возможностях компьютерной техники. И если вы разумно решили заручиться поддержкой специалистов, при строительстве «фермы для майнинга», учитывайте их роялти, так как специалисты просто необходимы новичкам для успешного «старапа». Напомним простой алгоритм «Чем больше участников на рынке «криптовалют», тем «криптовалюта» дороже и недоступнее, и как следует понимать в данном случае, успешный рост предполагает постоянные инвестиции на расширение «фермерских» мощностей для прибыльного «майнинга».
Допустим, вы решились копнуть еще глубже, и тогда вам безусловно пригодятся некоторые ключевые понятия, а именно:
«Дата-центр майнинга» — по сути это та самая «ферма», задача которой «майнить криптовалюты», и технически он отличается от стандартного «дата-центра».
С помощью своих мощностей «ферма» добывает некие «блоки» (перманентно записываемые файлы в сети «Bitcoin», содержащие финансовую информацию о внутренних транзакциях) за количество которых, постепенно присваивается награда в виде «альткоинов». В традиционном исполнении «дата-центр майнинга» это каскады из мощных видеокарт, подключаемых к одному или нескольким PC. С увеличением количества видеокарт, необходимы усиленные блоки питания с эффективным охлаждением. Внешне конструкция выглядит как серверная стойка, на базе которой монтируется все компоненты (блоки питания в таких случаях приобретаться отдельно, так как каждая из видеокарт способна потреблять более 300 ватт в час. В свою очередь, обычно, конструкция через PC подключается к упомянутому ранее «пулу».
«Пул для майнинга» это сервер, который распределяет задание между всеми участниками, и как только одному из них удается сформировать массив данных в знакомый нам «блок», участники «пула» получают свое вознаграждение. Напомним при этом «майнить» полностью в одиночку сулит неминуемые расходы на дорогостоящую технику, и чем больше участников в «пуле», тем выше его скорость и производительность.
Более того, с помощью «пула для майнинга», участники способны генерировать не только «Bitcoin», но и иные существующие «криптовалюты».
VPS (virtual private server) «сервер для майнинга», это решение помогающее избежать сложностей в работе с «криптовалютами», и по сути это «облачный сервис», а именно – коллективное использование вычислительных мощностей удаленных «дата-центров». Аренда вычислительных мощностей помогает не привязываться к физическому или виртуальному компьютеру, и по сути это самый популярный метод «облачного майнинга». Результативность такого типа «майнинга», тем не менее, с экономической точки зрения , значительно уступает «майнингу», непосредственно на физических носителях.
В следующих обзорах мы подробнее рассмотрим особенности «майнинга на виртуальном сервере» и «преимущества аренды сервера для майнинга»!
COSMONOVA|NET
Ценим Ваше время!
Биткоин и майнинг: суть для чайников | Будущее#
В последние несколько месяцев мир захлестнула новая «золотая лихорадка».
Пользователи массово скупают видеокарты, чтобы настроить «ферму» по добыче криптовалют. Из-за этого цены на видеокарты взлетели в полтора-два раза, и достать их теперь почти невозможно.Так в чём же феномен криптовалют и почему их все «майнят»? Как виртуальные деньги изменили мировую экономику и к чему это приведёт?
Как видно уже по названию, в основе любой криптовалюты лежит технология криптографического алгоритма. На сегодняшний день, по данным агрегатора Bitmakler, самой распространённой криптовалютой в мире остаётся биткойн. Он настолько популярен, что иногда словом «биткойн» называют вообще любые криптовалюты, хотя это, конечно, не так. Он сродни доллару в мире физических денег.
Ключевая идея криптовалюты: шифрование используется не для того, чтобы скрыть какие-то данные, а чтобы, наоборот, гарантировать неизменность цепочки блоков транзакции (обычно её называют «блокчейном»). Блокчейн — это хранилище информации обо всех операциях внутри системы, обеспечивающей выпуск криптовалюты.
Любая операция будет записана в блок, в котором содержатся не только сведения о текущей транзакции, но и информация о предыдущем фрагменте. Таким образом, все блоки можно выстроить в одну цепочку, позволяя проследить историю операций в этой базе.
Блокчейн можно сравнить с бухгалтерской книгой — в ней отображены все-все-все движения криптовалюты, с тем лишь исключением, что записи связаны между собой шифрованием. Чтобы изменить данные в любом блоке, придётся менять всю цепочку, а для это понадобятся огромные вычислительные мощности. Уже после шестого блока количество операций для подделки настолько велико, что это можно считать невозможным.
Содержимое блокчейна
Структура блокчейна обеспечивает криптовалютам два ключевых свойства: анонимность и децентрализацию. Все участники системы анонимны по умолчанию — пользователю не нужно знать ни имени, ни адреса другого участника, только его публичный ключ (случайную комбинация букв и цифр). Этого ключа достаточно, чтобы совершить транзакцию — например, переслать немного биткойнов.
Система одновременно прозрачна и анонимна: в блокчейн записываются все совершённые транзакции (и, соответственно, ключи участников), но при этом владельца ключа отследить невозможно.
Кстати, анонимен и создатель технологии блокчейна. Традиционно считается, что биткойн создал японский программист Сатоси Накамото, но это, скорее всего, псевдоним группы программистов, так как его никто никогда не видел. В мае 2016 года австралийский предприниматель Крейг Райт публично заявил, что он тот самый Сатоси Накамото (в расследованиях СМИ его уже называли одним из вероятных претендентов). Однако и в этой истории остаётся много белых пятен. Ведь все доказательства, которые Райт передал СМИ, лишь косвенно указывают на его причастность к созданию биткойна.
Децентрализация означает, что в мире не существует какого-то единого «банка» криптовалюты, который бы выпускал цифровые деньги. Вместо этого любой участник может самостоятельно «выпускать» биткойны, используя для этого мощности своего компьютера.
Этот процесс называется «майнинг» (от англ. mining — «добыча»). Задача специальной программы сводится к тому, чтобы создать и встроить в общую систему новый блок, используя криптографический алгоритм. Однако создать их можно только методом перебора, и чем длиннее цепочка, тем больше вычислений потребует создание новых биткойнов. Поэтому некоторые пользователи собирают целые «фермы» из процессоров для майнинга — так гораздо выше шанс «добыть» немного виртуальных денег.
«Фермы» для майнинга биткойнов делаются из особых ASIC-устройств ( на иллюстрации), однако для прочих криптовалют вполне сгодится ферма из видеокарт. В середине 2017 года майнинг на видеокартах стал так популярен, что вызвал в России их дефицит
Всё это напоминает времена Золотой лихорадки, когда люди перекапывали тонны земли, чтобы отыскать хоть немного ценного металла. Кстати, биткойны действительно часто сравнивают с золотом — потому что количество биткойнов как криптовалюты конечно. И чем меньше их остаётся, тем труднее их достать.
Технология криптовалют способна навсегда изменить процесс перемещения денег, акций и иных финансовых ресурсов. Криптовалюты избавлены от посредников, а это значит, что участники системы смогут значительно сэкономить. Испанский инвестфонд Santander InnoVentures подсчитал, что технология блокчейна уже к 2022 году позволит банкам сберегать около 20 миллиардов долларов в год. Это будет возможно благодаря устранению центральных органов и обходу медленных и дорогих систем платежей.
Автомат для обналичивания биткойнов
Президент Сбербанка России Герман Греф видит в криптовалютах будущее денежного оборота. Он считает, что «блокчейн — идея такого же уровня, как и интернет». Сам Греф признавался, что содержит некоторые средства в биткойнах. Солидарен с ним и вице-президент Сбербанка Андрей Шаров: он предсказывает, что через десять лет криптовалюты попросту вытеснят банки. Участники системы смогут провести платёж или получить кредит без каких-либо посредников.
В последние годы криптовалюты начали замечать и на государственном уровне.
В США биткойны приравнены к обычному товару, а в Греции во время кризиса 2015 года их можно было обналичить в специальных автоматах. А первой страной, которая признала биткойны платёжным средством, стала Япония. Это произошло в апреле 2017 года, и во многом благодаря этому курс криптовалюты с тех пор вырос почти в два раза.
Постепенно криптовалютами начинают интересоваться и частные компании. Одной из них стала крупнейшая онлайн-платформа по продаже компьютерных игр Steam. Недавно разработчики дали пользователям возможность оплачивать покупки с помощью биткойнов.
Правда, в декабре 2017 года Steam запретил расплачиваться биткоинами из-за нестабильного курса.
Анонимность — главная причина популярности криптовалют у злоумышленников. Поскольку участника операции невозможно отследить, пользователь таким образом может заплатить за любую услугу — от невинного заказа пиццы (именно так впервые использовали биткойн) до приобретения оружия, наркотиков и оплаты наёмных убийц.
Самое громкое дело, связанное с биткойнами, произошло несколько лет назад, когда ФБР накрыло владельцев интернет-магазина «Шёлковый путь» (Silk Road), который торговал незаконными товарами. Сделки могли оплачиваться только с помощью биткойна. ФБР оценило весь товарооборот примерно в 10 млн биткойнов (это около 1,5 миллиарда долларов по курсу того времени).
Но проблема криптовалют заключается не только в людях, которые используют их для незаконных сделок. Главные технологические преимущества — децентрализация и анонимность — оборачиваются против биткойна. Поскольку криптовалюта децентрализована, это значит, что у неё отсутствует хоть какая-то система контроля. Более того, по сравнению с реальными денежными запасами она ничем не обеспечена.
Все эти факторы приводят к колебаниям курса и невозможности делать хоть сколько-нибудь точные прогнозы. Весной 2015 года курс биткойна подскочил на 20%, а уже весной 2017-го курс рос каждый день едва ли не по 10%. Проследить всю историю можно вот здесь.
Подобные случаи сильно подрывают доверие участников сети — и это не говоря о простых обывателях, которые только-только освоили банковские карточки. Из-за своей экзотичности и хаотичности криптовалюты ещё нескоро найдут одобрение в обществе, а владельцы биткойнов долго будут считаться подозрительными личностями и потенциальными злоумышленниками.
Тем не менее криптовалюты показали свою эффективность и независимость, их влияние признали ведущие финансовые аналитики, и игнорировать такое явление уже попросту непрофессионально. Так, швейцарский банк UBS в апреле 2015 года открыл лабораторию по изучению блокчейна. Специалисты планируют использовать блочные цепи для создания криптовалюты Settlement Coin и проведения транзакций. Финансовая корпорация Citigroup тестирует собственную криптовалюту Citicoin. Банки по всему миру интересуются этой технологией, ведь в противном случае они останутся не у дел.
При этом будущее криптовалют действительно туманно. Политика финансовых властей может привести либо к их запрету, либо к полному контролю над ними.
Централизация системы и деанонимизация пользователей сведут на нет преимущества криптовалюты. Конечно, такой шаг может помочь их популяризации: представьте, что биткойнами можно расплатиться в супермаркете или заказать товар из интернет-магазина. Но сейчас то же самое можно совершить при помощи простых банковских карточек. По сути, это станет лишь искусственным ограничением для технологии блокчейна, и о развитии можно будет забыть.
Подобный сценарий приведёт к появлению бесчисленных ответвлений (так называемых «форков») и новых форм криптовалют (обычно их называют альткойнами, от англ. altcoin — «альтернативная валюта»). Уже сейчас по данным агрегатора Bitmakler их насчитывается более двух тысяч. Они различаются по методам шифрования, по конечному запасу валюты и по курсу относительно биткойнов. И на фоне «официальных» криптовалют, которые встанут на вооружение у государств, форки и альткойны станут примерно тем, чем сейчас являются сами биткойны, — полулегальной, непонятной и экзотической валютой.
Криптовалюты — это давно уже не только биткойн
Спасибо Сергею Тихомирову за помощь в подготовке статьи.
Исследование по интеллектуальному анализу видеоданных
Анвар Ф., Петруниас И., Моррис Т., Кодогианнис В. (2012) Анализ аномальных событий на основе частых последовательностей в видео наблюдения из коммерческих сред. Exp Syst Appl 39: 4511–4531
Артикул Google ученый
Анджулан А., Канагараджа Н. (2009) Унифицированная структура для поиска и интеллектуального анализа объектов. IEEE Trans Circ Syst Video Technol 19 (1): 63–76
Статья Google ученый
Ахмед А. (2009) Представление и обработка видео для интеллектуального анализа мультимедийных данных. Технологии семантического анализа мультимедийных баз данных. IGI Press, pp 1–31
Anjulan A, Canagarajah N (2007) Новая система видеомайна. В: Материалы 14-й международной конференции IEEE по обработке изображений, Сан-Антонио, Техас, стр 185–189
Aradhye H, Toderici G, Yagnik J (2009) Video2Text: обучение аннотированию видеоконтента. В: Материалы международной конференции IEEE по семинарам по интеллектуальному анализу данных, стр. 144–152
Bhatt CA, Kankanhalli MS (2011) Интеллектуальный анализ мультимедийных данных: современное состояние и проблемы. Multimedia Tools Appl 51: 35–76
Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 7.Brezeale D, Cook DJ (2008) Автоматическая классификация видео: обзор литературы. IEEE Trans Syst Man Cybern, часть C: приложение Rev 38 (3): 416–430
Google ученый
Burl MC (2004) Модели майнинга активности на основе видеоданных.В: Материалы международной конференции SIAM по дискретной математике, стр. 532–536
Cui P, Liu Z-Q, Sun L-F, Yang S-Q (2011) Иерархический анализ визуальных образов событий и его приложения. J Data Mining Knowl Disc 22 (3): 467–492
MathSciNet МАТЕМАТИКА Статья Google ученый
Chen B-W, Wang J-C, Wang F (2009) Новое видео-резюмирование, основанное на изучении структуры сюжета и семантических отношений между концептуальными сущностями.
IEEE Trans Multimedia 11 (2): 295–313
Статья Google ученый
Colantonio S, Salvetti O, Tampucci M (2008) Инфраструктура для добычи медицинских мультимедийных данных. Lect Notes Comput Sci 5077: 102–113
Статья Google ученый
Чен Ф, Купер М., Аддок (2007) Обобщение видео с сохранением синамического содержания. В: Материалы международного семинара по обобщению видео TRECVID, стр. 40–44
Chen J, Li T, Zhu L, Ding P, Xu B (2011) Коммерческое обнаружение путем извлечения максимальной повторяющейся последовательности в аудиопотоке. Труды IEEE
org/ScholarlyArticle»> 14.Чен М., Чен С.-С., Шю М.-Л (2007) Иерархический анализ временных ассоциаций для обнаружения видео событий в видеобазах. В: Второй международный семинар IEEE по мультимедийным базам данных и управлению данными (MDDM’07), приуроченный к международной конференции IEEE по инженерии данных (ICDE2007), Стамбул, Турция
Chen S-C, Chen M, Zhang C, Shyu M-L (2006) Обнаружение захватывающих событий с использованием многоуровневых мультимодальных дескрипторов и классификации данных. В: Материалы восьмого международного симпозиума IEEE по мультимедиа, стр. 193–200
Chen SC, Shyu ML, Zhang C, Luo L, Chen M (2003) Обнаружение ударов футбольных ворот с использованием совместных мультимедийных функций и правил классификации . В: Материалы международного семинара по интеллектуальному анализу мультимедийных данных (MDM / KDD’2003), США, стр.
36–44
Chen S-C, Shyu M-L, Zhang C, Strickrott J (2001) Интеллектуальный анализ мультимедийных данных для видеопоследовательностей трафика. В: Материалы второго международного семинара по интеллектуальному анализу мультимедийных данных MDM / KDD’2001 совместно с седьмой международной конференцией ACM SIGKDD по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, стр. 78–86
Чоудхари А., Чаудхури С., Баснерджи С. (2008 г. ) Фреймворк для анализа видео наблюдения. В: Материалы шестой индийской конференции по компьютерному зрению, графике и обработке изображений, стр. 344–350
Ding Y, Fan G (2009) Майнинг спортивного видео с помощью многоканальных сегментных скрытых марковских моделей.
IEEE Trans Multimedia 11 (7): 1301–1309
Статья Google ученый
Дай К., Чжан Дж., Ли Дж. (2006) Видеомайнинг: концепции, подходы и приложения. Proc IEEE 2006: 477–481
Google ученый
Джераба C (2003) Мультимедийный майнинг: путь к интеллектуальным мультимедийным документам.Springer, Берлин
Google ученый
Dai KX, Li GH, Gan YL (2006) Вероятностная модель для майнинга видеонаблюдения. В: Материалы пятой международной конференции по машинному обучению и кибернетике, стр. 1144–1148
org/ScholarlyArticle»> 23.Дивакаан А., Пекер К., Чанг С., Радхакришнан Р., Се Л. (2004) VideoMining: обнаружение образов и распознавание образов. В: Материалы международной конференции IEEE по обработке изображений (ICIP’2004).Mitsubishi Electric Research Laboratories
Дивакаран А., Мияхара К., Пекер К.А., Радхакришнан Р., Сионг З. (2004) Видеодобыча с использованием комбинации методов обучения без учителя и обучения с учителем. В: Материалы конференции SPIE по хранению и поиску для мультимедийных баз данных, том 5307, стр. 235–243
Doudpota SM, Guha S (2011) Горные фильмы для извлечения последовательностей песен. In: Proceedings of MDMKDD’11
Fan J, Luo H, Elmagarmid AK (2004) Концептуально-ориентированное индексирование баз данных видео: к семантически чувствительному поиску и просмотру.
IEEE Trans Image Process 13 (7): 974–992
Статья Google ученый
Fan J, Zhu X, Hacid M-S, Elmagarmid AK (2002) Мультимедийные инструменты и приложения. Классификация видео на основе модели для индексации и доступа к иерархическому представлению. Kluwer, Dordrecht, pp 97–120
Fleischman M, Decamp P, Roy D (2006) Анализ временных закономерностей движения для классификации видеоконтента. В: Материалы 8-го международного семинара ACM по мультимедиа, поиск информации, стр. 183–192
Fu C-J, Li G-H, Dai K-X (2005) Фреймворк для интеллектуального анализа видеоструктур. В: Материалы четвертой международной конференции по машинному обучению и кибернетике, том 3, стр.
1524–1528
Gowsikhaa D, Manjunath AS (2012) Обнаружение подозрительной деятельности человека по видео наблюдения. Int J Int Distrib Comput Syst 2 (2): 141–149
Google ученый
Гайдон А., Маршалек М., Шмид С. (2009) Разработка визуальных действий из фильмов.В кн .: Материалы Британской машинной конференции. BMVA Press, pp 125.1–125.11
Гилберт А., Иллингворт Дж., Боуден Р. (2011) Распознавание действий с использованием извлеченных иерархических составных объектов. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 33 (5): 883–897
Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 33.Goyanil M, Dutta S, Gohil G, Naik S (2011) Анализ концепции падения калитки из видео о крикете с использованием априорного алгоритма. Proc Int J Multimedia Appl (IJMA) 3: 1
Google ученый
Гуха П., Бисвас А., Мукерджи А., Сатиш П., Венкатеш К.С. (2006) Майнинг видео наблюдения. В: Материалы третьей международной конференции по инженерии визуальной информации, Бангалор (Индия), 26–28 сентября 2006 г.
Huangy HY, Shih WS, Hsu WH (2008) Классификатор фильмов, основанный на низкоуровневом визуальном Особенности. J Multimedia 3 (3): 26–33
Google ученый
Харикришна Н., Сатиш С., Динеш Шрирам С., Ишваракумар К.С. (2011) Временная классификация событий в видео о крикете.В: Материалы семнадцатой национальной конференции по коммуникациям NCC 2011. Индийский институт науки, Бангалор
http://dimacs.rutgers.edu/Workshops/Video/abstracts.html
http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/newHome.htm
http://www.merl.com/areas/VideoMining/
Hu W, Xie N, Li L, Zeng X, Maybank S (2011) Обзор индексации и поиска видео на основе визуального контента.
IEEE Trans Syst Man Cybern C: Appl Rev 1–23
Jiang F, Yuan J, Tsaftaris SA, Katsaggelos AK (2011) Обнаружение аномальных видео событий с использованием пространственно-временного контекста. Int J Comput Vis Image Underst 115: 323–333
Статья Google ученый
Jiang F, Yuan J, Tsaftaris SA, Katsaggelos AK (2011) Обнаружение аномальных видео событий с использованием пространственно-временного контекста. Comput Vis Image Underst 115: 323–333
Статья Google ученый
Jiang S, Tian Y, Huang Q, Huang T, Gao W (2009) Семантический анализ видео на основе содержания. Технологии семантического анализа мультимедийных баз данных. IGI Press
Kokkoras F, Jiang H, Vlahavas I., Elmagarmid AK, Houstis EN, Aref WG (2002) Smart VideoText: модель видеоданных, основанная на концептуальных графиках. ACM Multimedia Syst J 8 (4): 328–338
Статья Google ученый
Коциантис С., Канеллопулос Д., Пинтелас П. (2004) Мультимедийный майнинг.WSEAS Trans Syst 10 (3): 3263–3268
Google ученый
Kucuk D, Yazici A (2011) Использование методов извлечения информации для автоматической семантической индексации видео с приложением к турецким новостным видео. Int J Knowl-Based Syst 24: 844–857
Статья Google ученый
org/ScholarlyArticle»> 47.Kea J, Zhana Y, Chenc X, Wanga M (2012) Извлечение события движения по ассоциациям роста временной частой модели.Future Generation Comput Syst (в печати)
Kiran Sree P (2008) Платформа интеллектуального анализа видеоданных для поиска информации. В: Proceedings of NCKM-2008, Annamalai University, Tamilnadu, India
Кумар П., Рой С., Миттал А., Кумар П. (2008) Структура управления данными в режиме онлайн для мультимедийной системы наблюдения. В: Материалы национальной конференции по коммуникациям, 01–03 февраля 2008 г. IIT, Bombay
Lai C, Rafa T., Nelson DE (2006) Разработка моделей движения с использованием кластеризации цветных карт движения.
SIGKDD Explor 8 (2): 3–10
Статья Google ученый
Лу С., Лю М.Р., Кинг И. (2004) Обобщение видео путем оптимизации пространственно-временного графа. Proc IEEE Int Symp Circuits Syst 2: 197–201
Google ученый
Lin L, Shyu M-L (2010) Взвешенный анализ ассоциативных правил для семантического обнаружения видео. Int J Multimedia Data Eng Manag 1 (1): 37–54
Статья Google ученый
Leavitt N (2002) Давайте послушаем это для аудиодобычи. ComputerMagazine
org/ScholarlyArticle»> 54.Ли Дж., Раджаурия П., Шах С.К. (2007) Концептуальная кластеризация движущихся объектов при видеонаблюдении на основе модели. В: Труды SPIE IS&T electronic imaging. SPIE, том 6506, 28 января – 1 февраля 2007 г., Сан-Хосе
Лин Л., Равиц Дж., Шю М. -Л., Чен С.-К (2007) Обнаружение семантических концепций видео с использованием классификации на основе мультимодальных ассоциаций. ICME07
Liu H-Y, He T (2009) Анализ семантических событий в футбольном видео на основе слияния нескольких функций.В: Материалы международной конференции по информационным технологиям и информатике, стр. 297–301
Moxley E, Mei T, Manjunath BS (2010) Видеоаннотации с помощью поиска и анализа с подкреплением графов.
IEEE Trans Multimedia 12 (3): 184–194
Статья Google ученый
Maheshkumar HK, Palaniappan K, Sengupta S, Seetharaman G (2009) Анализ семантических концепций на основе иерархического обнаружения событий для индексации футбольных видео.J Multimedia 4 (5): 298–307
Google ученый
Ma YF, Lu L, Zhang, HJ, Li M (2002) Модель внимания пользователя для обобщения видео. В: Материалы десятой международной конференции ACM по мультимедиа, стр. 533–542
Marsala C, Detyniecki M (2003) Fuzzy data mining для видео. В: Материалы международной конференции Европейского общества нечеткой логики и технологий — EUSFLAT’2003, стр.
73–80
Мацуо Ю., Амано М., Уехара К. (2002) Правила редактирования видео в майнинге в видеопотоках. В: Материалы десятой международной конференции ACM по мультимедиа, стр. 255–258
Мэй Т., Ма И-Ф, Чжоу Х-К, Ма В-И, Чжан Х-Дж (2005) Спортивный видеомайнинг с мозаикой. В: Материалы 11-й международной конференции по моделированию мультимедиа (MMM’05), Мельбурн, Австралия, стр. 107–114
Михайлович В., Петкович М. (2001) Автоматическое аннотирование гонок Формулы 1 для поиска контента на основе видео.CTIT Tech Rep Series, TR-CTIT 01-41
Missaoui R, Palenichka RM (2005) Эффективный анализ изображений и видео: обзор подходов на основе моделей.
В: Материалы 6-го международного семинара по интеллектуальному анализу мультимедийных данных: интеллектуальный анализ интегрированных сред и сложных данных, стр. 43–52
Митра С., Тинкуачарья (2003) Мультимедиа интеллектуального анализа данных, программные вычисления и биоинформатика. Wiley, Hoboken
Mongy S, Bouali F, Djeraba C (2005) Анализ поведения пользователей в базе данных видео.В: Материалы 6-го международного семинара ACM по интеллектуальному анализу мультимедийных данных: интеллектуальный анализ интегрированных медиа и сложных данных (MDM / KDD 2005), стр. 95–100
Moxley E, Mei T, Hua XS, Ma WY, Manjunath BS (2008) Автоматическая аннотация видео через поиск и добычу.
В: Proceedings of IEEE International Conference on multimedia and expo (ICME), pp 685–688
Naphade MR, Huang TS (2001) Вероятностная структура для семантической индексации, фильтрации и поиска видео.IEEE Trans Multimedia 3 (1): 141–152
Статья Google ученый
Nemrava J, Svátek V, Buitelaar P, Declerck T (2008) Интеллектуальный анализ текста как поддержка семантического индексирования и анализа видео. В: Материалы 2-го семинара K-space PhD Jamboree, Париж, Франция, 25 июля 2008 г.
Ngo C-W, Ma Y-F, Zhang H-J (2003) Автоматическое обобщение видео с помощью графического моделирования. В: Материалы девятой международной конференции IEEE по компьютерному зрению (ICCV 2003), том 2, стр.
104–109
Новозин С., Бакир Г. Х., Цуда К. (2007) Интеллектуальный анализ подпоследовательностей для классификации действий. В: Материалы одиннадцатой международной конференции IEEE по компьютерному зрению (ICCV2007), стр. 1–8
Oh J, Bandi B (2002) Среда интеллектуального анализа мультимедийных данных для необработанных видеопоследовательностей. В: Материалы третьего международного семинара по интеллектуальному анализу мультимедийных данных (MDM / KDD’2002) совместно с восьмой международной конференцией ACM SIGKDD по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных, стр. 1–10
Oh J, Lee J, Hwang S (2005) Интеллектуальный анализ видеоданных. Idea Group Inc
org/ScholarlyArticle»> 74.Oh J, Lee J, Kote S (2003) Интеллектуальный анализ видеоданных в реальном времени для видеопотоков наблюдения. В: Материалы седьмой Тихоокеанско-азиатской конференции по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных, стр. 222–233
Oh JH, Wen Q, Hwang S, Lee J (2005) Видеоабстракция. Управление видеоданными и поиск информации, глава XIV. Idea Group Inc, IRM Press
Okada Y, Tada T, Fukuta K, Nagashima T (2010) Классификация аудио на основе алгоритма анализа закрытого набора элементов.Proc IEEE 2010: 60–65
Pan J-Y, Faloutsos C (2001) VideoGraph: новый инструмент для анализа и классификации видео. В: Труды совместной конференции по цифровым библиотекам (JCDL’01), стр.
116–117
Pan J-Y, Faloutsos C (2002) VideoCube: новый инструмент для анализа и классификации видео. В: Материалы пятой международной конференции по азиатским цифровым библиотекам (ICADL 2002), стр. 194–205
Петкович М., Йонкер В. (2001) Поиск пространственно-временных видеособытий на основе контента.В: Материалы международной конференции IRMA по мультимедийным вычислениям и управлению информацией.
Quack T, Ferrari V, Gool LV (2006) Видеомайнинг с частыми конфигурациями наборов элементов. В: Труды международной конференции по поиску изображений и видео (CIVR (2006), Tempe, AZ, USA
Rasheed Z, Sheikh Y, Shah M (2005) Об использовании вычислимых функций для классификации фильмов. IEEE Trans Circuit Sys Video Technol 15 (1): 52–64
Статья Google ученый
Рашид З., Шах М. (2003) Категоризация видео с использованием семантики и семиотики, глава 7. Видеомайнинг. Kluwer, Dordrecht
Rui Y, Huang TD (2000) Единая структура для обобщения видео. Руководство по просмотру и поиску, обработке изображений и видео, стр. 705–715
Snoek CGM, Worring M (2005) Мультимодальное индексирование видео: обзор современного состояния. Multimedia Tools Appl 25 (1): 5–35
Статья Google ученый
Salway A (1999) Видеоаннотация: роль специального текста. Докторская диссертация, факультет вычислительной техники, Университет Суррея
Санживкумар Р.Дж., Правеенкумар К. (2007) Интеллектуальный анализ мультимедийных данных в электронных библиотеках: стандарты и особенности. В: Материалы конференции о последних достижениях в области информационных наук и технологий (READIT-2007), стр. 54–60
Shirahama K, Ideno K, Uehara K (2005) Интеллектуальный анализ видеоданных: семантические модели интеллектуального анализа с временными ограничениями из фильмы.В: Материалы седьмого симпозиума IEEE по мультимедиа, стр. 598–604
Сирахама К., Ивамото К., Уехера К. (2004) Интеллектуальный анализ видеоданных: ритмы в кино. В: Материалы международной конференции IEEE по мультимедиа и выставкам, том 2, стр. 1463–1466
СиваСельван Б., Гопалан Н.П. (2007) Эффективные алгоритмы для анализа ассоциаций видео. В: Материалы 20-й конференции Канадского общества вычислительных исследований интеллекта о достижениях в области искусственного интеллекта, том 4509.Springer, Berlin, pp. 250–260
Sivic J, Zisserman A (2004) Интеллектуальный анализ видеоданных с использованием конфигураций инвариантных областей точки обзора. В: Протоколы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 488–495
Су Дж-Х, Хуанг Й-Т, Цзэн В.С. (2008) Эффективное извлечение видео на основе контента путем извлечения временных структур. В: Материалы 9-го международного семинара по интеллектуальному анализу мультимедийных данных, связанного с ACM SIGKDD 2008, стр. 36–42
Суреш В., Кришна Мохан С., Кумарасвами Р., Егнанараяна Б. (2005) Объединение нескольких доказательств для классификации видео. В: Материалы международной конференции IEEE по интеллектуальному зондированию и обработке информации (ICISIP-05), стр. 187–192
Thuraisingham BM (2001) Управление и анализ мультимедийных баз данных. CRC Press, Бока-Ратон
Google ученый
Tien M-C, Wang Y-T, Chou C-W, Hsieh K-Y, Chu W-T, Wu J-L (2008) Обнаружение событий в теннисных матчах на основе интеллектуального анализа видеоданных.Proc ICME 2008: 1477–1480
Google ученый
Ценг В.С., Су Дж-Х, Хуанг Дж. Х, Чен Си-Дж (2008) Интегрированный анализ визуальных характеристик, речевых характеристик и частых шаблонов для семантической аннотации видео. IEEE Trans Multimedia 10 (2): 260–268
Статья Google ученый
Tien M-C, Wang Y-T, Chou C-W, Hsieh K-Y, Chu W-T, Wu J-L (2008) Обнаружение событий в теннисных матчах на основе интеллектуального анализа видеоданных.В: Proceedings of ICME, pp 1477–1480
Turaga PK, Veeraraghavan A, Chellappa R (2007) От видео к глаголам: добыча видео для действий с использованием каскада динамических систем. В: Материалы конференции IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 1–8
Vibha L, Chetana Hegde P, Shenoy D, Venugopal KR, Patnaik LM (2008) Обнаружение, отслеживание и подсчет динамических объектов в видео потоки для мультимедийного майнинга. IAENG Int J Comput Sci 35: 3
Google ученый
Вайлая А., Джайн А., Чжан Х. (1996) Кластеризация видео. Технический представитель № MSU-CPS-96-64, Университет штата Мичиган, США
Вассилиадис Б., Стефани А., Дроссос Л., Иоанну К. (2005) Открытие знаний в мультимедийных репозиториях: роль метаданных. В: Материалы 7-й международной конференции WSEAS по математическим методам и вычислительным методам в электротехнике, стр. 330–335
Ван Ф., Лу В., Лю Дж., Шах М., Сюй Д. (2008) Автоматическая аннотация видео с адаптивной количество ключевых слов.В: Материалы 19-й международной конференции по распознаванию образов (ICPR 2008), стр. 1–4
Ван И, Син Си, Чжоу Л. (2006) Семантические модели видео: обзор и оценка. Int J Comput Sci Network Sec 6 (2A): 10–21
Google ученый
Вебер Дж., Лефевер С., Ганкарски П. (2010) Разработка видеообъектов: проблемы и перспективы. В: Материалы четвертой международной конференции IEEE по семантическим вычислениям, стр. 85–91
Wu C, He Y, Zhao L, Zhong Y (2002) Схема извлечения функции движения для поиска, хранения и извлечения видео на основе контента для баз данных мультимедиа. Proc SPIE 4676: 296–305
Google ученый
Xiong Z, Zhou XS, Tian Q, Rui Y, Huang TS (2006) Семантический поиск видео. IEEE Signal Process Mag 23 (2): 18–27
Google ученый
Xie L, Chang S-F (2006) Анализ шаблонов в потоках визуальных концепций.В: Материалы международной конференции IEEE по мультимедиа и выставке (ICME06), Торонто, Канада
Yahiaoui I, Merialdo B, Huet B (2006) Автоматическое обобщение видео. Алгоритмы и технологии интерактивного видео. Springer, Берлин
Google ученый
Yang X-F, Tian Q, Xue P (2007) Эффективная идентификация коротких повторов видео с приложением для анализа структуры видео новостей. IEEE Trans Multimedia 9 (3): 600–610
Статья Google ученый
Zhang C, Chen W-B, Yang L, Chen X, Johnstone JK (2007) Автоматический анализ видеоизображения с помощью микроскопии in vivo для выявления лейкоцитов. SIGKDD Explor 9 (1): 30–37
Статья Google ученый
Zhou L, Shi Y, Feng J, Sears A (2005) Интеллектуальный анализ данных для обнаружения ошибок в распознавании диктовки речи. Trans Speech Audio Process 13 (5): 681–689
Статья Google ученый
Zhu X, Wu X, Elmagarmid A, Feng Z, Wu L (2005) Интеллектуальный анализ видеоданных: семантическое индексирование и обнаружение событий с точки зрения ассоциации. IEEE Trans Knowl Data Eng 17 (5): 1–14
MATH Статья Google ученый
Zang Q, Klette R (2003) Классификация и отслеживание объектов в видеонаблюдении. Технический отчет по исследованиям в области коммуникационных и информационных технологий 128
Zhang Z (2002) Видеонаблюдение за шахтами для независимого обнаружения движения.В: Материалы международной конференции IEEE по интеллектуальному анализу данных (ICDM), город Маэбаши, Япония, декабрь 2002 г.
Zhao N, Chen SC, Shyu ML (2006) Моделирование базы данных видео и поиск временных шаблонов с использованием иерархического посредника марковской модели . В: Материалы первого международного семинара IEEE по мультимедийным базам данных и управлению данными, стр. 10–19
Zhu X, Aref W, Fan J, Catlina A, Elmagarmid A (2003) Медицинский видео-майнинг для эффективного индексирования баз данных и управления и доступ.В: Материалы 19-й международной конференции по инженерии данных, выпуск 5–8, стр. 569–580
Zhu X, Fan J, Aref W., Elmagarmid A (2002) ClassMiner: анализ структуры медицинского видеоконтента и событий для повышения эффективности доступ и масштабируемый скимминг. В: Материалы семинара ACM SIGMOD по вопросам исследований в области интеллектуального анализа данных и открытия знаний, Мэдисон, Висконсин, США, стр. 9–16
Zhu X, Fan J, Hacid MS, Elmagarmid A (2002) ClassMiner: горное дело медицинское видео для масштабируемого просмотра и резюмирования.В: Proceedings of multimedia’02, Juan-les-Pins, France
7 уникальных сценариев использования аудио-видеоданных
Когда дело доходит до интеллектуального анализа видео- и аудиоданных, важно раскрыть реальный смысл интеллектуального анализа данных. Во-первых, следует отметить, что этот термин связан с технологиями машинного обучения и искусственного интеллекта.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс, который взаимодействует с огромным набором данных. С этой точки зрения он раскрывает интересные закономерности из неизвестных структурированных данных.То же самое может относиться и к интеллектуальному анализу аудио / видеоданных . Сегодня пользователи могут получить доступ к большому объему мультимедийных данных, созданных с использованием информационных технологий и легкой доступности мультимедийных систем. Следовательно, количество доступных сегодня аудио-видео данных растет в геометрической прогрессии. Видео подпадает под категорию мультимедиа, которая содержит множество данных, включая текст, изображение, визуальные, аудио и метаданные.
Сегодня майнинг аудио-видео занимает важное место в различных приложениях, таких как безопасность и наблюдение, открытие медицины, образование, развлечения и спорт.Ключевой задачей интеллектуального анализа видеоданных является извлечение данных из источников видео, а также обнаружение и определение закономерностей и динамики. Здесь мы обсудим различные варианты использования интеллектуального анализа аудио- и видеоданных на предприятиях. Давай найдем их.
- Управление трафиком
Будь то контроль трафика или мониторинг нарушений правил дорожного движения, интеллектуальный анализ видеоданных или аналитика могут использоваться для принятия более эффективных решений относительно управления трафиком.
Прямая трансляция снимается с камер, установленных на постах движения.Этот живой ввод добавляется в систему базы данных для его обработки. Согласно доступным данным, извлеченным из видео, система управления трафиком будет контролировать устройства, подключенные к системам. Если она обнаруживает на дороге что-нибудь подозрительное, например, превышение скорости водителя или злоумышленников, система предупреждает системного администратора через панель аналитики. Другие отчеты о проделанной работе также отслеживаются и отправляются через отдельную базу данных.
2. Порядок контроля транспортных средств
Обработка видео с помощью интеллектуального анализа видеоданных может использоваться для управления различными общественными транспортными средствами или транспортом в различных местах с высокой интенсивностью движения.Обработка видео на основе AI — один из полезных инструментов для наблюдения за транспортными средствами.
Департамент дорожного движения может использовать систему видеонаблюдения за транспортными средствами. Это используется для отслеживания транспортного потока на автомагистралях с целью определения точной скорости и времени в пути транспорта, а также точных значений дорожных сборов. Камеры видеонаблюдения предоставляют изображения движущегося транспорта, которые анализируются процессором видеоизображения. Транспортные средства, обнаруженные инструментом упорядочивания изображений, рассматриваются как выход для внешней связи.
Та же технология используется для обнаружения заболеваемости. Он предлагает лучший вариант использования для видеонаблюдения за транспортом. Таким образом, изображения, снятые с камер видеонаблюдения, можно обрабатывать для обнаружения поломок транспортных средств, дорожно-транспортных происшествий и плохих дорожных условий.
Еще один пример использования интеллектуального анализа данных на основе видео — мониторинг активности пешеходов и даже легких транспортных средств, таких как велосипеды и мотоциклы. В этом случае видеопоток может применяться для определения точной переменной пешеходных движений.
3. Повышенная безопасность с потоковой передачей видео в реальном времени
Повышение безопасности и защищенности людей — основная цель наблюдения. Основная цель — отслеживать поведение, действия и другие данные для обеспечения безопасности. Система обработки видео, встроенная в систему наблюдения, важна для мониторинга и безопасности.
Обеспеченный контролем доступа, он работает в соответствии с видеонаблюдением и предоставляет полезную информацию о человеке, входящем в помещение, через поток видео в реальном времени.Используя технологию распознавания лиц на основе искусственного интеллекта, он присваивает людям уникальные идентификаторы, чтобы они могли входить в любые зоны помещения с доступом уровня авторизации.
Обнаружение вторжений — еще один полезный вариант использования этого инструмента. Процессор живого видеоизображения запрограммирован на обнаружение центроида намеченного объекта. Если он выявляет такие, это подозрительный характер.
4. Мониторинг состояния здоровья
Surveillances, встроенные в видеопотоки видеонаблюдения, также может помочь определить состояние здоровья пациентов в больницах.Камера, фиксирующая видеопотоки младенца, идеально подходит для обнаружения респираторных заболеваний младенца с использованием алгоритмов эйлерова видеоувеличения и оптического потока. Информация, полученная с камеры, может быть использована позже, чтобы предложить лучшие варианты лечения недугов.
В сфере бизнеса интеллектуальный анализ аудио / видеоданных предоставляет широкий спектр вариантов использования. Они следующие, как показано ниже;
5. Имеющиеся демографические данные клиентов
Для извлечения данных для обнаружения демографической информации о клиентах широко используется технология распознавания речи.Эта технология использует обширный процесс интеллектуального анализа данных на ваших аудио / видео ресурсах и определяет различный диапазон информации о клиенте. Он включает в себя пол, возраст, эмоции и настроения, язык и многое другое. Использование такой надежной информации о клиентах помогает запускать высокоэффективные маркетинговые кампании, ориентированные на конкретного пользователя. В результате ваш бизнес может улучшить поддержку клиентов, улучшить взаимодействие с пользователем и повысить производительность.
6. Автоматическая транскрипция аудио / видео данных
Малые предприятия могут извлечь выгоду из интеллектуального анализа аудио / видео данных, который помогает расшифровывать различные неструктурированные данные, извлеченные из видео и аудио.Это приводит к преобразованию точных текстов из аудио / видео источников, что позволяет бизнесу находить важную информацию, необходимую для повышения производительности и эффективности. В то же время весь процесс помогает автоматизировать ряд действий, таких как анализ жалоб, демографический анализ, соблюдение правовых норм и многое другое.
7. Точное понимание мнения клиентов
Ваше мнение клиентов имеет наибольшее значение, поскольку оно определяет успех или неудачу вашего бизнеса.Использование процесса интеллектуального анализа данных на основе ИИ, который включает в себя распознавание речи, может помочь вам интерпретировать точное и точное значение того, что ваши клиенты думают о ваших продуктах и услугах. В большинстве случаев он выполняет обширный анализ данных о записанных вызовах. Это дает вам больше возможностей для разработки лучшей стратегии поддержки клиентов и уникального обслуживания клиентов.
Заключение
Помните, технологии на основе ИИ и методы интеллектуального анализа данных — не просто модное слово.Они легко подрывают каждую отрасль своими мощными возможностями, которые помогают предприятиям принимать решения на основе данных. Это уникально с точки зрения снижения бизнес-рисков и использования большего количества возможностей для повышения эффективности и производительности бизнеса. SynergyLab, опытный консультант по ИИ, является пионером, который использует правильные инструменты и навыки ИИ для получения нужных бизнес-результатов. Для получения дополнительной информации об услугах искусственного интеллекта и машинного обучения вы можете связаться с нами.
(видео) Интеллектуальный анализ данных в маркетинговых исследованиях
Большие данные на новом рынке видеоданных
Big Data — одна из самых быстрорастущих областей в ИТ: 90% мировых данных было создано всего за последние два года, и 80% из них — это неструктурированные данные, такие как фотографии или видео.
На этом новом рынке неструктурированные данные из видео и изображений требуют гораздо большего внимания, чем популярные проекты Big Data, сосредоточенные вокруг структурированных данных (например, обнаружение мошенничества, прогнозирование запасов на основе исторических транзакций) и полуструктурированных данных (включая текстовые данные из сервисов). такие как Twitter и данные социальных сетей из «лайков» Facebook и LinkedIn).
Во втором квартале 2016 г. генеральный директор Facebook Марк Цукерберг сказал: «Десять лет назад большую часть того, чем мы делились и потребляли в Интернете, было текстовое сообщение.Теперь это фото, а скоро большая часть из них будет видео. Мы видим мир, в котором сначала видео, а видео лежит в основе всех наших приложений и сервисов ». С тех пор «видео в первую очередь» стало реальностью как для потребителей, так и для маркетологов.
Анализ видеоданных
В рамках общего анализа данных задача поиска ценности в видеоданных возникает из извлечения неявных знаний, взаимосвязей видеоданных или других шаблонов, которые явно не хранятся в базах данных видео.
В частности, при интеллектуальном анализе видеоданных цель состоит в том, чтобы автоматически находить и извлекать содержание и структуру видео, особенности движущихся объектов и пространственные или временные корреляции этих характеристик. Затем, в конечном итоге, для обнаружения закономерностей структуры видео, действий объектов и событий видео из огромных объемов видеоданных без предварительного контекста их содержимого.
Одним из новаторских проектов в области видеоаналитики является проект Deep Learning «Кошачье лицо на YouTube», который пару лет назад возглавляли Google и Стэнфорд.Специалисты по обработке данных в Google построили нейронную сеть из 16 000 компьютерных процессоров с миллиардом подключений и позволили ей просматривать YouTube в поисках неизменно популярного видео-сюжета «кошки». В результате он научился распознавать кошек, определив без присмотра собственное понятие «кошка». Сегодня ясно, что проект был просто указателем на то, что можно сделать с большими неструктурированными данными видео и изображений.
Данные видеообзора Mining Plotto
Video предлагает уникальную возможность улучшить понимание реакции потребителей на продукты и опыт за счет более глубокого понимания и понимания нюансов.
Например, на Plotto ваше путешествие начинается с создания видео-опроса со связанными вопросами или без них в обычном текстовом формате опроса. После этого легко получить обратную видеосвязь от большого количества участников, что может привести к часам просмотра видео и тысячам ответов на вопросы опроса.
Регулярное использование приведет к постоянному потоку форматированных данных, согласованных на протяжении всего исследования. Чтобы получить желаемую ценность из этих обширных данных, Plotto полагается на приложения для преобразования голоса в текст для автоматической генерации текста, который, в свою очередь, снова анализируется с помощью анализа тональности, чтобы понять общее чувство, данное вопросам в опросе.Затем анализ эмоций лица использует физические выражения, чтобы глубже понять эмоции.
Более глубокий анализ видеоконтента с использованием новейших подходов к интеллектуальному анализу видеоданных принесет новое понимание анализа настроений, а также реакции на просмотренный контент. В настоящее время мы изучаем применения мультимодального анализа настроений и распознавания эмоций по текстовым и визуальным модальностям в ответах участников на опросы, созданные с помощью платформы Plotto.
Сегментирование данных
Сегментация — один из самых полезных инструментов при анализе данных онлайн-опросов.Выходя за рамки общей цели опроса, анализ сегментации помогает вашему бизнесу определить возможности для роста, нацелить коммуникацию на определенную аудиторию и снизить затраты на проведение нескольких кампаний опросов. Данные по своей сути содержат изменчивость в отношении наблюдаемых показателей.
Например, когда отдел кадров изучает риск оттока, сегментация поможет сгруппировать сотрудников таким образом, чтобы полученное разделение помогло объяснить различия в риске оттока по разным группам, что позволяет использовать проактивный подход к ключевым сотрудникам, подверженным риску уход из компании.
В Plotto мы представляем различные типы параметров группировки сегментации данных, начиная от пользовательских переменных и заканчивая алгоритмами на основе машинного обучения. Именно эта беспрецедентная способность соединять неструктурированные видеоданные со структурированными данными, полученными посредством сегментации ответов на опросы, делает сегодня интеллектуальный анализ видеоданных такой захватывающей темой в маркетинговых исследованиях.
Ссылки на дополнительные внешние данные:
Изучите законность «интеллектуального анализа данных» в видеоиграх и у вас есть несколько общих вопросов: Legaladvice
Несколько быстрых пояснений по этому длинному заголовку:
Этот процесс обычно называют «интеллектуальным анализом данных» (или даже более упрощенный как «сбор данных») в игровом сообществе, но этот процесс выходит за рамки идентификации шаблонов.Это более сложный процесс чтения файлов и обратного проектирования того, как они работают друг с другом для извлечения информации, которая часто зашифрована или сжимается. Он берет существующие файлы, которые либо платят отдельные игроки, либо свободно распространяют, и переводит их в удобочитаемый формат.
Из того, что я обнаружил, эта тема вся серая. В разных частях света этот процесс решается по-разному. Единственная константа заключается в том, что большинство разработчиков игр не ценят реверс-инжиниринг своих игр каким-либо образом (поскольку это часто может их усложнить).
Меня в первую очередь интересует, какая юридическая информация доступна и задокументирована в Северной Америке (США / Канада), но интересно увидеть конкретные примеры из разных частей мира. Я слышал лишь несколько примеров того, как компания подавала в суд («Прекратить и прекратить» или иным образом) против отдельных лиц или групп, выполняющих процесс обратного проектирования и публикующих информацию в своих сообществах.
Количество информации, которую я нашел до сих пор, составляет… ну это оставляет желать лучшего. Было бы очень признательно, если бы кто-нибудь здесь мог указать мне правильное направление в отношении ресурсов, которые я мог бы извлечь из этого. Я также обратился к резиденту Reddit / u / VideoGameAttorney, чтобы узнать, есть ли у него какая-либо информация по этой теме, но похоже, что он взял небольшой перерыв в Reddit.
Я работаю над статьей (ничего особенного, в основном просто блогом), в которой затрагивается эта тема конкретно в отношении одной игры, но мне любопытно узнать больше об отраслевых стандартах и о том, были ли какие-то знаменательные случаи причина.
Что такое интеллектуальный анализ данных и почему все об этом говорят?
Недавний выпуск альфа-клиента для Warlords of Draenor означает, что в сообществе ходит много разговоров о интеллектуальном анализе данных. Но если вы не в курсе своего технического жаргона, это может не иметь большого значения для вас — и поиск в Google этого термина отправит вас на страницу Википедии, где говорится, что интеллектуальный анализ данных направлен на «извлечение информации из набора данных и преобразование ее в понятная структура для дальнейшего использования.«Даже если вы или на своем техническом жаргоне, вы можете не понять, что это значит, особенно в контексте World of Warcraft .Итак, давайте начнем с простого определения: интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска в Файлы данных WoW и поиск информации, такой как карты, графика, модели или звуки. Это не взлом или использование игры, а просто просмотр файлов игры — часто, но не всегда, общедоступных файлов — для посмотреть, что там.Эти файлы могут быть из текущего клиента игры, из PTR или бета-сборки, любой из которых может содержать новый контент, к которому игроки не могут получить доступ в игровом мире. Подобно поиску фотографий из любимого телешоу или фильма, интеллектуальный анализ данных дает вам возможность заглянуть в игровой контент, который не был публично выпущен, который может варьироваться от подсказок к следующему патчу до подсказок к следующему расширению. Жаждущие информации, многие игроки обращаются к интеллектуальному анализу данных за ответами, но поскольку Blizzard может изменять, удалять или расширять невыпущенный контент без какого-либо предупреждения, все добытые данные нужно воспринимать с довольно большой долей скепсиса.
Так стоит ли обращать внимание на информацию о добытых данных? В конце концов, выбор остается за вами, но мы дадим вам некоторую предысторию того, что WoW Data Mining может вам рассказать.
Краткий обзор истории добычи данных WoW
В файлах патча 5.4, выпущенных прошлым летом, мы получили первые подсказки относительно того, что станет Warlords of Draenor с добавленной папкой данных под названием Iron Horde клиенту игры. Оглядываясь назад, это может показаться довольно серьезным намеком, но в то время мы не были уверены, на что он указывает, и в папке не было никаких файлов, которые давали бы нам четкое представление о том, что такое Железная Орда.Точно так же выпуску Wrath of the Lich King предшествовали данные о Ревущем фьорде, отображаемые в игровом клиенте, название, которое, как точно догадались игроки, предполагало настройку Нордскола для следующего расширения.
Хотя это делает интеллектуальный анализ данных очевидным, собранной информации не всегда можно доверять. Контент, добываемый на основе данных, может быть незавершенным и измениться перед запуском, или это могут быть концепции, от которых Blizzard откажется и удалит в дальнейшем.В качестве примеров из реального мира ведущий гейм-дизайнер Ион Хаззикостас недавно должен был указать, что будет выпущено 8 новых подземелий с Warlords после того, как фанаты увидели информацию, полученную путем майнинга, которая показывала только 6 новых подземелий. Точно так же были добытые данные звуковые файлы от Великого Магистра Роммата, которые сделали его довольно плохим парнем, но на самом деле они так и не попали в игру, вызывая у игроков много путаницы в отношении его персонажа.
В конце концов, хотя файлы с добытыми данными могут дать вам подсказку о том, что будет дальше, нет никакого способа узнать, что на самом деле происходит, пока Blizzard не выпустит окончательный игровой клиент.
Стоит ли уделять внимание интеллектуальному анализу данных?
Вникаете ли вы в интеллектуальный анализ данных или нет — это личное дело каждого. Некоторым людям нравится оставаться в курсе всей возможной информации, включая контент, добытый из данных и все возможные спойлеры, в то время как другие с удовольствием сидят сложа руки и ждут окончательного результата. Вы уже должны знать, в какую из этих категорий вы попадаете. Но независимо от того, обращаете ли вы на это пристальное внимание или игнорируете, интеллектуальный анализ данных никуда не денется — и по мере приближения к дате выпуска расширения мы, скорее всего, увидим больше, поскольку игроков начнут приглашать в бета-версию. и выпущено больше игровых файлов.
Также стоит отметить, что информация о добыче данных часто включает спойлеры в виде звуковых фрагментов или информации о зоне, поэтому, если вы хотите остаться полностью нетронутым для предстоящего расширения или патча, вы можете предпочесть полностью избегать информации, добытой с помощью данных. И, как и спойлеры фильмов, эти биты информации, добытой из данных, скорее всего, будут повсюду, поэтому будьте осторожны, если вы хотите избежать спойлеров.
Для более обычных игроков — а я подозреваю, что большинство читателей WoW Rookie — вероятно, безопасно игнорировать файлы с добытыми данными.Они не влияют и могут никогда не повлиять на текущий игровой процесс, так что вы можете продолжать игру до тех пор, пока не появятся окончательные изменения. Когда Blizzard объявляет о своих окончательных примечаниях к патчу, вы можете прочитать их и знать, что они верны, без необходимости отслеживать множество итераций, которые им предшествовали. Но если вы все же решите ознакомиться с собранной информацией, не принимайте ее как евангелие — не стоит волноваться из-за изменений, которые могут никогда не произойти!
И в каком бы направлении вы ни пошли, не забывайте повеселиться — не стоит следить за последней собранной информацией, если вам это не нравится.
Тот факт, что вы новичок, не означает, что вы не можете перенести свою A-игру в World of Warcraft ! Посетите Руководство для новичков WoW, где вы найдете ссылки на все, что вам нужно, чтобы начать как новый игрок, от семи вещей, которые должен знать каждый новичок, до того, как начать работу в качестве целителя или танка.
Хранилище данных и интеллектуальный анализ данных: информация для бизнес-аналитики — видео и стенограмма урока
Коллекции баз данных, которые работают вместе, называются хранилищами данных.Это позволяет интегрировать данные из нескольких баз данных. Интеллектуальный анализ данных используется, чтобы помочь отдельным лицам и организациям принимать более обоснованные решения.
Хранилища данных
База данных состоит из одного или нескольких файлов, которые необходимо хранить на компьютере. В крупных организациях базы данных обычно хранятся не на отдельных компьютерах сотрудников, а в центральной системе. Эта центральная система обычно состоит из одного или нескольких компьютерных серверов . Сервер — это компьютерная система, которая предоставляет услуги по сети.Сервер часто находится в помещении с контролируемым доступом, поэтому только уполномоченный персонал может получить физический доступ к серверу.
Обычно файлы базы данных находятся на сервере, но к ним можно получить доступ с множества разных компьютеров в организации. По мере роста количества и сложности баз данных мы начинаем называть их хранилищем данных .
Хранилище данных — это набор баз данных, которые работают вместе. Хранилище данных позволяет интегрировать данные из нескольких баз данных, что может по-новому взглянуть на данные.Конечная цель базы данных — не просто хранить данные, но помогать предприятиям принимать решения на основе этих данных. Хранилище данных поддерживает эту цель, предоставляя архитектуру и инструменты для систематической организации и понимания данных из нескольких баз данных.
Распределенная СУБД
По мере увеличения размера баз данных становится все труднее хранить всю базу данных в одном физическом месте. Проблема не только в емкости хранилища, но и в соображениях безопасности и производительности.Рассмотрим компанию с несколькими офисами по всему миру.
Можно создать одну большую единую базу данных в главном офисе и подключить все остальные офисы к этой базе данных. Однако каждый раз, когда сотруднику необходимо работать с базой данных, ему необходимо создать соединение на расстоянии тысяч миль через многочисленные сетевые узлы. Пока вы перемещаете относительно небольшие объемы данных, это не представляет большой проблемы.
Но что, если база данных огромна? Перемещать большие объемы данных туда и обратно по сети не очень эффективно.Может быть более эффективно иметь распределенную базу данных . Это означает, что база данных состоит из нескольких взаимосвязанных баз данных, хранящихся на разных сайтах компьютерной сети.
Обычному пользователю распределенная база данных выглядит как централизованная. Однако за кулисами части этой базы данных расположены в разных местах. Типичные характеристики распределенной системы управления базами данных или СУБД:
- Несколько сайтов компьютерной сети связаны системой связи
- Данные на любом сайте доступны пользователям на других сайтах
- Данные на каждом сайте находятся под управлением СУБД
Вы, вероятно, использовали распределенную базу данных, не осознавая этого.Например, вы можете использовать учетную запись электронной почты от одного из основных поставщиков услуг. Где именно находятся ваши электронные письма? Скорее всего, компания, предоставляющая услуги электронной почты, использует несколько разных мест, о которых вы не знаете.
Основным преимуществом распределенных баз данных является то, что доступ к данным и их обработка намного быстрее. Основным недостатком является то, что базой данных гораздо сложнее управлять. Настройка распределенной базы данных обычно является задачей администратора базы данных с очень специализированными навыками работы с базами данных.
Data Mining
Что дальше после того, как все данные будут сохранены и организованы в базы данных? Многие повседневные операции поддерживаются базами данных. Запросы, основанные на SQL, языке программирования баз данных, используются для ответа на основные вопросы о данных. Но по мере роста сбора данных в базе данных объем данных может легко стать огромным. Как организации получить максимальную отдачу от своих данных, не теряясь в деталях? Вот где на помощь приходит Data Mining .
Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа данных и их обобщения для получения полезной информации. Интеллектуальный анализ данных использует сложные инструменты анализа данных для выявления закономерностей и взаимосвязей в больших наборах данных. Эти инструменты представляют собой нечто большее, чем базовые сводки или запросы, и используют гораздо более сложные алгоритмы. Когда интеллектуальный анализ данных используется в бизнес-приложениях, он также называется бизнес-аналитикой или бизнес-аналитикой .
×Разблокировать содержимое
Более 83000 уроков по всем основным предметам Получите доступ без риска на 30 дней,
просто создайте аккаунт.
Нет обязательств, отмените в любое время.
Хотите узнать больше?Выберите предмет для предварительного просмотра связанных курсов:
Рассмотрим интернет-магазин, продающий широкий спектр товаров. В обычный день он может продавать тысячи различных товаров десяткам тысяч различных клиентов. Как компания использует все эти данные для улучшения своего бизнеса? Одна из стратегий — выяснить, какие продукты часто покупаются вместе.
Это позволит создавать пакеты продуктов, привлекательные для покупателей. Другой метод — разработка профилей для клиентов. Компания может спросить, основываясь на прошлых покупках, какие продукты могут заинтересовать того же покупателя? Это дает возможность делать предложения заказчику и увеличивать продажи.
Другой сценарий — обнаружение мошенничества. Связывалась ли с вами компания, обслуживающая вашу кредитную карту, по поводу подозрительной транзакции? Как это работает? Допустим, вы строитель в Миннеаполисе.Обычно вы используете свою кредитную карту в продуктовом магазине, торговом центре и некоторых местных ресторанах, расположенных в районе Миннеаполиса.
Внезапно ваша кредитная карта используется для оплаты роскошного отеля в Майами-Бич, нескольких ночных клубов и ювелирного магазина. Вполне может быть, что вы поехали в Майами на романтические выходные со своей девушкой, потому что собираетесь сделать ей предложение. Но также вполне возможно, что ваша кредитная карта была украдена, а вы еще этого не заметили.
Итак, компания, выпускающая кредитные карты, использует сложные алгоритмы, работающие в режиме реального времени для выявления необычных закономерностей на основе ваших демографических данных и прошлых привычек к расходам.Подозрительная транзакция вызывает предупреждение, и с вами свяжется их отдел обнаружения мошенничества. Довольно умно и все благодаря интеллектуальному анализу данных.
Алгоритмы интеллектуального анализа данных часто разрабатываются, чтобы со временем совершенствоваться, поскольку собирается больше данных, а результаты анализа проверяются на точность. Вы, наверное, знаете эти сценарии. Интеллектуальный анализ данных стал интегрированным во многие предприятия, особенно в тех, которые широко представлены в Интернете.
Краткое содержание урока
Таким образом, базы данных часто хранятся в центральной компьютерной системе, известной как компьютерный сервер .Хранилище данных — это набор баз данных, которые работают вместе. Это позволяет исследовать закономерности и тенденции путем объединения нескольких баз данных.
Распределенные базы данных используются для хранения базы данных на нескольких компьютерах, чтобы улучшить доступ к данным и их обработку. Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа данных и их обобщения для получения полезной информации. Интеллектуальный анализ данных использует сложные инструменты анализа данных для выявления закономерностей и взаимосвязей в больших наборах данных.
Результаты обучения
По завершении этого урока вы сможете:
- Описывать, что делают хранилища данных и их важность
- Список некоторых характеристик распределенной системы управления базами данных
- Обобщите, как работает интеллектуальный анализ данных, и приведите пример его полезности
Что такое интеллектуальный анализ данных? | Бесплатное видеоурок
- Выполнение наиболее важных задач предварительной обработки, необходимых перед машинным обучением в R
- Визуализировать данные в R
- Используйте машинное обучение для неконтролируемой классификации в R
- Осуществление обучения с учителем путем построения моделей классификации и регрессии в R
- Оцените точность контролируемых алгоритмов машинного обучения и сравните их производительность в R
- Провести анализ тональности с использованием текстовых данных в R
Английский [Авто] В этом разделе я собираюсь коснуться интеллектуального анализа данных или, по крайней мере, некоторых классических приложений интеллектуального анализа данных.И когда мы думаем о интеллектуальном анализе данных, нам на ум приходит много слов, например, помимо шаблонов интеллектуального анализа данных, изучения процесса набора клиентов, и поэтому один, который они извлекают, — это искусство и наука обнаружения закономерностей в больших наборах данных. И это область, которая находится на пересечении машинного обучения и статистики, и она охватывает такие темы, как беспорядочный интеллектуальный анализ данных, этап анализа открытия знаний в процессе базы данных или. И то, что мы собираемся специально сосредоточить в этом разделе, является неотъемлемым компонентом семейства интеллектуального анализа данных, поэтому анализ ассоциаций — это процесс обнаружения интересных взаимосвязей между переменными в базе данных или фрейме данных, который определяет строгие правила, которые могут действовать на элемент или различные элементы друг с другом измеряют сильные меры строгих правил, включая количественные показатели, такие как уверенность в поддержке, и поддержка подъема показывает, как часто появляется элемент, уверяет, как часто правило оказывается верным, а оставление указывает на вероятность нашего появления, и мы собираемся Их реализация рассматривается в наших лекциях этого раздела.Но просто чтобы вкратце сказать вам, что ассоциативный анализ состоит из двух основных алгоритмов: априорный алгоритм и. И это разные шаги априорного алгоритма. И в случае, если они не имеют для вас смысла прямо сейчас, и это довольно сложно теоретически, мы собираемся подробно рассмотреть приложения, включая приложения с реальными данными, и последующие разделы. Но очень быстро первым шагом будет сканирование базы данных транзакций, чтобы получить поддержку для каждого набора элементов и элементов, которые в основном представляют собой набор, состоящий из элементов, и сравнить это с минимальной поддержкой и получить поддержку для этих наборов элементов, а затем сгенерировать набор элементов-кандидатов.И мы собираемся использовать основное свойство для удаления нечастых наборов ключевых элементов из набора, а затем мы собираемся сканировать базу данных, чтобы получить поддержку для каждого набора элементов и сравнить с минимальной поддержкой, и мы определим часто встречающиеся элементы геев. наиболее часто встречающаяся группа предметов. Затем мы сгенерируем непустые подмножества и попытаемся сгенерировать для них правила. И мы собираемся обсудить реализацию дальше. Затем у нас есть что-то, известное как алгоритм éclat, и это еще один метод для генерации часто встречающихся элементов, и он определяет поддержку любого набора элементов путем пересечения списков двух игр минус одно подмножество.Таким образом, в конечном итоге, когда вы пересечете их и те, которые есть, и элементы, которые встречаются в обоих подмножествах, они, наконец, будут выбраны. А пока это классические приложения интеллектуального анализа данных. Таким образом, все последующие разделы этого курса будут охватывать такие вещи, как интеллектуальный анализ текста и извлечение неструктурированных текстовых данных из Интернета, Twitter и Facebook, и даже анализ неструктурированных данных или интеллектуальный анализ текста, также он справедливо и прямо принадлежит к преступлению. в семействе интеллектуального анализа данных.