Wie verändert Big Data die Künstliche Intelligenz?

Kürzlich betonten „The Economists“ die Tatsache, dass Daten zum wertvollsten Gut der Menschen geworden sind. Wenn kleine Datenmengen im großen Stil kombiniert werden, spricht man von Big Data. Während wir damit beschäftigt sind, Big Data vor Angriffen zu schützen, trägt es stillschweigend zum Wachstum der Künstlichen Intelligenz bei. Sie fragen, wie? Nun, Machine Learning, ein Teil der KI, macht exponentielle Verbesserungen und kann als „die informationseskalierte Strategie“ bezeichnet werden. Einfach ausgedrückt, werden riesige Datenmengen benötigt, um KI zu erstellen, zu testen und vorzubereiten.

Es ist nicht zu leugnen, dass KI ein immenses Potenzial hat, verschiedene Sektoren anzukurbeln. Es wird von Finanzunternehmen, der Automobilindustrie, Anwaltskanzleien und was auch immer nicht genutzt! Daher sind der Besitz von Daten und deren Analyse mit KI für Unternehmen, die sich darauf freuen, miteinander zu konkurrieren, unverzichtbar geworden. Wenn wir den Berichten von ' Center for Artificial Intelligence and Robotics . vertrauen', dann ist KI nichts, was erst kürzlich entdeckt wurde! Es ist seit 1986 um uns herum. Die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen blieben lange Zeit ein Rätsel, da uns große Datenmengen fehlten, die aus mehreren Quellen gesammelt wurden. Da sie entscheidend dafür waren, dass unsere KI-Maschinen lernen, konnte keine signifikante Entwicklung erfolgen. Aber jetzt hat sich das Szenario geändert und wir haben nicht nur große Datenmengen, sondern auch die Möglichkeit, Datensätze zu analysieren. Und so haben die Entwicklungen im Bereich „Big Data“ den Umfang und die Zukunft der KI drastisch verändert und transformiert. Sie sind nicht einverstanden? Lesen Sie weiter, um mehr über die Gründe für den Abschluss zu erfahren!

Quelle: betanews.com

1. Rechenleistung

Die Rechenkapazität kann Big Data von einer Last in einen Geschäftswert verwandeln, und das gleiche wurde begonnen. Früher brauchte es viel Zeit und Investitionen, aber heute brauchen wir nur noch Nanosekunden, um Millionen von Datensätzen oder Big Data zu verarbeiten. Dies ist auf den exponentiellen Anstieg der Rechengeschwindigkeit zurückzuführen. Die Fortschritte beim sequentiellen und parallelen Rechnen helfen jetzt bei der Verarbeitung von Daten in Echtzeit. Darüber hinaus leitet es eine Reihe von Richtlinien für KI-basierte Anwendungen ab.

 2. Angemessener Ansatz

Die Verfügbarkeit und der schnelle Abruf von Big Data oder den großen Datenmengen führt zu einer Revolution. Betrachten wir das Szenario vor einem Jahrzehnt, dann mussten sich Datenwissenschaftler und Statistiker auf „Beispieldatensätze“ beschränken. Dies hat sich jetzt drastisch geändert, da sie nun auch mit den echten Daten furchtlos arbeiten können. Außerdem sind jetzt iterationsbasierte Daten- und Predictive-Analytics-Tools verfügbar, und daher bewegen sich immer mehr Unternehmen in Richtung eines Data-First-Ansatzes zu einem hypothesenbasierten Ansatz, was schließlich der KI einen Schub verleiht.

Quelle: martechtoday.com

 3. Verarbeitung natürlicher Sprache

Natural Language Processing (NLP)-Technologien werden in mehreren interaktiven Anwendungen eingesetzt. Einige Beispiele sind Siri, Online-Banking-Service-Bots, Alexa und andere. Darüber hinaus ist das Lernen aus menschlicher Interaktion ein wesentlicher Bestandteil von KI und NLP, da Big Data in der Lage ist, relevante Informationen in großen Datenmengen zu finden, um kollektive Erkenntnisse zu gewinnen. Außerdem kann Big Data dabei helfen, Muster zwischen Datenquellen zu identifizieren und aufzudecken, die sich für die KI als fruchtbar erweisen werden.

4. Kosten und Leistung

Es gibt einen endlosen Kampf zwischen Kosten und Leistung. Speichergeräte ermöglichen jetzt das effiziente Speichern und Abrufen von Big Data und wir brauchen diese in Hülle und Fülle! Vor diesem Hintergrund hat Upmem, eine beliebte französische Organisation, eine Methode eingeführt, um die Verarbeitung für KI-Workloads in den DRAM zu verlagern. Es hat sich herausgestellt, dass durch den Anschluss Tausender solcher Einheiten an einen herkömmlichen Prozessor die Arbeitslast zwanzigmal schneller ausgeführt wird. Die Umsetzung erfordert jedoch hohe Investitionen. Und deshalb können wir Kosten und Leistung nicht Hand in Hand gehen lassen; bei einem müssen wir auf jeden Fall Kompromisse eingehen.

Quelle: codekul.com

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Es ist nicht zu leugnen, dass der Einfluss von Big Data unsere Erwartungen übersteigen wird. Es wird erwartet, dass die Innovationswellen durch die Kombination von KI und Big Data noch verstärkt werden. Wir können dies sagen, weil dies die vielversprechendsten Technologiepfade sind, auf die sich die Unternehmen in Zukunft verlassen werden. Vergessen wir nicht, dass sich die erste Big-Data-Welle darauf konzentrierte, die Flexibilität und Geschwindigkeit beim Hoch- und Herunterladen von Daten zu erhöhen, und dies wurde erreicht. Es könnte jedoch lange genug dauern, bis wir die zweite Welle erreichen, die KI nutzt, indem wir die Konvergenz und Interdependenz in Bezug auf Big Data verstehen. Wir hoffen, dass Ihnen das Lesen dieses Blogbeitrags gefallen hat, teilen Sie uns Ihre Meinung in den Kommentaren unten mit!