УДК 004.8
DOI: 10.36871/2618-9976.2025.11-2.003

Авторы

Зурида Борисовна Батчаева,
Заместитель директора по молодежной политике института цифровых технологий, Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск, Россия
Сергей Александрович Бондарев,
кандидат экономических наук, доцент кафедры базовой кафедры индустрии качества, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, Москва, Россия
Лиза Алаудиновна Албогачиева,
кандидат технических наук, доцент кафедры «Программирование и инфокоммуникационные технологии», Чеченский государственный университет имени А. А. Кадырова, Грозный, Россия

Аннотация

Большие данные выступают критически важным ресурсом и катализатором развития современных систем искусственного интеллекта. В данной статье исследуется взаимовлияние этих двух технологий: как большие данные обеспечивают обучение и повышение точности алгоритмов ИИ, а инструменты ИИ, в свою очередь, позволяют извлекать из массивов данных ценную информацию и скрытые закономерности. Рассматриваются ключевые аспекты этого симбиоза, включая роль разнородных и объемных наборов данных в тренировке глубоких нейронных сетей, проблему качества и репрезентативности данных, а также вычислительные проблемы, связанные с их обработкой. Особое внимание уделяется перспективным направлениям, таким как предиктивная аналитика и создание автономных интеллектуальных систем, эффективность которых напрямую зависит от объема и разнообразия используемых данных. Проведенный анализ позволяет заключить, что синергия больших данных и искусственного интеллекта формирует новую парадигму в технологическом развитии, определяя будущее таких областей, как машинное обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка.

Ключевые слова

большие данные
искусственный интеллект
машинное обучение
глубокое обучение
аналитика данных
обработка данных
Data mining (интеллектуальный
анализ данных)
нейронные сети
предиктивная аналитика

Список литературы

[1] Зубков С. В., Иванов А. П. Большие данные и искусственный интеллект: современные подходы и перспективы // Вестник науки и образования. 2023. № 7. С. 45–53.
[2] Петров И. И., Смирнова Е. А. Data-centric подход в развитии искусственного интеллекта // Информационные технологии и вычислительные системы. 2024. Т. 12. № 3. С. 88–102.
[3] Шарипов Р. Р. Оценка эффективности алгоритмов машинного обучения в коммерческих продуктах // Вестник современных технологий. 2024. № 5. С. 33–42.
[4] Власов Д. А. Использование больших данных для повышения точности моделей искусственного интеллекта // Информационные системы и технологии. 2022. № 9. С. 21–31.
[5] Кузнецова Н. В. Применение технологий искусственного интеллекта в статистическом анализе больших данных // Вестник Всероссийского статистического общества. 2024. Т. 18. № 2. С. 12–27.
[6] Федоров А. М. Инфраструктура и платформы для анализа больших данных в контексте ИИ // Информационные технологии в бизнесе. 2023. № 4. С. 57–66.
[7] Николаев С. П., Соколова Т. В. Большие данные и графовые модели знаний: возможности и вызовы // Компьютерные исследования и моделирование. 2023. Т. 15. № 6. С. 110–124.
[8] Степанов В. В. Искусственный интеллект и большие данные: опыт применения в медицине // Медицинская информатика и телемедицина. 2021. № 3. С. 45–59.
[9] Алексеев П. А. Развитие рынка больших данных и искусственного интеллекта в России // Экономика и управление информационными системами. 2025. № 1. С. 5–18.
[10] Тадвайзер. Рынок больших данных и искусственного интеллекта в России: аналитический обзор 2025. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Рынок_Больших_данных_и_Искусственного_интеллекта_в_России (дата обращения: 28.11.2025).