¿Cómo está transformando el Big Data la inteligencia artificial?

Recientemente, "The Economists" hizo hincapié en el hecho de que los datos se han convertido en el producto más valioso que posee la gente. Cuando se combinan pequeños fragmentos de datos a gran escala, se denomina Big Data. Si bien estamos ocupados en proteger Big Data de los ataques, está contribuyendo silenciosamente al crecimiento de la Inteligencia Artificial. Preguntas como? Bueno, Machine Learning, una sección de la IA está haciendo mejoras exponenciales y puede denominarse como "la estrategia de escalada de información". En pocas palabras, se requieren grandes cantidades de datos para crear, probar y preparar la IA.

No se puede negar el hecho de que la IA tiene un inmenso potencial para impulsar varios sectores. Está siendo aprovechado por firmas financieras, industria automotriz, oficinas legales, ¡y otras cosas! Por lo tanto, la posesión de datos y su análisis mediante IA se ha convertido en algo esencial para las empresas que esperan competir entre sí. Si confiamos en los informes del ' Centro de Inteligencia Artificial y Robótica'¡Entonces la IA no es algo que se haya descubierto recientemente! Ha estado a nuestro alrededor desde 1986. Las capacidades de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han sido un misterio durante bastante tiempo porque carecíamos de grandes volúmenes de datos recopilados de múltiples fuentes. Como fueron cruciales para hacer que nuestras máquinas de inteligencia artificial aprendan, no se pudo realizar ningún desarrollo significativo. Pero ahora, el escenario ha cambiado y no solo tenemos grandes volúmenes de datos, sino también la capacidad de analizar conjuntos de datos. Y, por lo tanto, los desarrollos en 'Big Data' han alterado y transformado drásticamente el alcance y el futuro de la IA de manera significativa. ¿No estás de acuerdo? ¡Siga leyendo para conocer las razones para concluir lo mismo!

Fuente: betanews.com

1. Poder de cómputo

La capacidad computacional puede transformar Big Data de una carga a un activo empresarial y se ha iniciado lo mismo. Anteriormente, solía llevar mucho tiempo e inversión, pero hoy en día, solo necesitamos nanosegundos para procesar millones de conjuntos de datos o Big Data. El mérito de esto se debe al aumento exponencial de la velocidad de la computación. Los avances de la computación secuencial y paralela ahora ayudan a procesar datos en tiempo real. Además, deriva un conjunto de pautas para aplicaciones basadas en IA.

 2. Enfoque adecuado

El listo para acceder y la rápida recuperación de Big Data o los grandes volúmenes de datos está liderando una revolución. Si consideramos el escenario de hace una década, los científicos de datos y los estadísticos tuvieron que limitar su trabajo a 'conjuntos de datos de muestra'. Esto ha cambiado drásticamente ahora, ya que ahora también pueden trabajar sin miedo con los datos reales. Además, ahora los datos basados ​​en iteraciones y las herramientas de análisis predictivo están disponibles y, por lo tanto, más organizaciones se están moviendo hacia un enfoque de datos primero hacia un enfoque basado en hipótesis, lo que eventualmente da un impulso a la inteligencia artificial.

Fuente: martechtoday.com

 3. Procesamiento del lenguaje natural

Las tecnologías de procesamiento del lenguaje natural (NLP) se aprovechan en varias aplicaciones interactivas. Algunos ejemplos incluyen Siri, bots de servicios bancarios en línea, Alexa y otros. Además, aprender de la interacción humana es una parte crucial de la IA y la PNL, ya que Big Data tiene la capacidad de encontrar información relevante en grandes volúmenes de datos para obtener información colectiva. Además, Big Data puede ayudar a identificar y revelar patrones en las fuentes de datos que resultarán fructíferos para la IA.

4. Costo y rendimiento

Existe una batalla interminable entre el costo y el rendimiento. Los dispositivos de memoria ahora hacen posible almacenar y recuperar Big Data de manera eficiente y los necesitamos en abundancia. Teniendo esto en cuenta, Upmem, una popular organización francesa, ha introducido un método para descargar el procesamiento a DRAM para cargas de trabajo de IA. Se descubre que al conectar miles de estas unidades a un procesador tradicional, la carga de trabajo se ejecutará veinte veces más rápido. Sin embargo, implementar esto requiere una gran inversión. Y, por lo tanto, no podemos hacer que el costo y el rendimiento vayan de la mano; seguro que tendremos que comprometernos con uno.

Fuente: codekul.com

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No se puede negar el hecho de que la influencia de Big Data superará nuestras expectativas. Se espera que las olas de innovación se intensifiquen mediante la combinación de IA y Big Data. Podemos decirlo porque estos dos son los caminos tecnológicos más prometedores en los que las empresas dependerán en el futuro. No olvidemos que la primera ola de Big Data se concentró en aumentar la flexibilidad y la velocidad para cargar y descargar datos, y esto se ha logrado. Sin embargo, podríamos tardar lo suficiente en alcanzar una segunda ola que aproveche la inteligencia artificial al comprender la convergencia y la interdependencia con respecto a Big Data. Esperamos que le haya gustado leer esta publicación del blog, ¡háganos saber sus puntos de vista en la sección de comentarios a continuación!