Seberapa Besar Data Mengubah Kecerdasan Buatan?

Baru-baru ini, “The Economist” menekankan fakta bahwa data telah menjadi komoditas paling berharga yang dimiliki orang. Ketika potongan kecil data digabungkan dalam skala besar, maka disebut sebagai Big Data. Sementara kami sibuk mengamankan Big Data dari serangan, itu diam-diam berkontribusi terhadap pertumbuhan Kecerdasan Buatan. Anda bertanya bagaimana? Nah, Machine Learning, bagian dari AI membuat peningkatan eksponensial dan dapat disebut sebagai “strategi peningkatan informasi.” Sederhananya, sejumlah besar data diperlukan untuk membuat, menguji, dan menyiapkan AI.

Tidak dapat disangkal fakta bahwa AI memiliki potensi besar untuk mendongkrak berbagai sektor. Itu sedang dimanfaatkan oleh perusahaan keuangan, industri otomotif, kantor hukum, dan apa yang tidak! Dengan demikian, kepemilikan data dan analisisnya menggunakan AI menjadi penting bagi bisnis yang ingin bersaing satu sama lain. Jika kami mempercayai laporan ' Pusat Kecerdasan Buatan dan Robotika' maka AI bukanlah sesuatu yang telah ditemukan baru-baru ini! Sudah ada di sekitar kita sejak 1986. Kemampuan AI dan Machine Learning tetap menjadi misteri cukup lama karena kita tidak memiliki banyak data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Karena mereka sangat penting untuk membuat mesin AI kami belajar, tidak ada pengembangan signifikan yang dapat dilakukan. Tapi sekarang, skenarionya telah berubah dan kami tidak hanya memiliki volume data yang besar tetapi juga kemampuan untuk menganalisis kumpulan data. Dan dengan demikian perkembangan 'Big Data' telah secara drastis mengubah dan mengubah ruang lingkup dan masa depan AI secara signifikan. Anda tidak setuju? Baca lebih lanjut untuk mengetahui tentang alasan untuk menyimpulkan hal yang sama!

Sumber: betanews.com

1. Kekuatan Komputasi

Kapasitas komputasi dapat mengubah Big Data dari beban menjadi aset bisnis dan hal yang sama telah dimulai. Sebelumnya membutuhkan banyak waktu dan investasi, tetapi hari ini, kita hanya membutuhkan Nanoseconds untuk memproses jutaan dataset atau Big Data. Penghargaan untuk ini adalah peningkatan eksponensial dalam kecepatan komputasi. Kemajuan komputasi sekuensial dan paralel sekarang membantu dalam memproses data secara real-time. Selain itu, ia memperoleh seperangkat pedoman untuk aplikasi berbasis AI.

 2. Pendekatan yang memadai

Kesiapan untuk mengakses dan pengambilan cepat Big Data atau volume data yang besar memimpin sebuah revolusi. Jika kita mempertimbangkan skenario satu dekade yang lalu, maka ilmuwan data dan ahli statistik harus membatasi pekerjaan mereka pada 'kumpulan data sampel'. Ini telah berubah secara drastis sekarang karena mereka sekarang dapat bekerja tanpa rasa takut dengan data nyata juga. Selain itu, sekarang data berbasis Iterasi dan alat analitik prediktif tersedia, dan dengan demikian semakin banyak organisasi yang bergerak menuju pendekatan data-first ke pendekatan berbasis hipotesis, yang pada akhirnya memberikan dorongan pada AI.

Sumber: martechtoday.com

 3. Pemrosesan Bahasa Alami

Teknologi Natural Language Processing (NLP) dimanfaatkan dalam beberapa aplikasi interaktif. Beberapa contoh termasuk Siri, bot layanan perbankan online, Alexa, dan lainnya. Selain itu, Belajar dari interaksi manusia adalah bagian penting dari AI dan NLP karena Big Data memiliki kemampuan untuk menemukan informasi yang relevan dalam volume data yang besar untuk mendapatkan wawasan kolektif. Selain itu, Big Data dapat membantu mengidentifikasi dan mengungkapkan pola di seluruh sumber data yang terbukti bermanfaat bagi AI.

4. Biaya dan kinerja

Ada pertempuran tanpa akhir yang terjadi antara biaya dan kinerja. Perangkat memori sekarang memungkinkan penyimpanan dan pengambilan Big Data secara efisien dan kami sangat membutuhkannya! Mengingat hal ini, Upmem, organisasi Prancis yang populer, telah memperkenalkan metode untuk memindahkan pemrosesan ke DRAM untuk beban kerja AI. Ditemukan bahwa dengan menghubungkan ribuan unit tersebut ke prosesor tradisional, beban kerja akan berjalan dua puluh kali lebih cepat. Namun, penerapannya membutuhkan banyak investasi. Dan karena itu kami tidak dapat membuat biaya dan kinerja berjalan beriringan; kita harus berkompromi pada satu pasti.

Sumber: codekul.com

Baca Juga : Big Data & AI Hadir  Bersama Instagram & Netflix Bertenaga AI

Tidak dapat disangkal fakta bahwa pengaruh Big Data akan melampaui harapan kami. Gelombang inovasi diperkirakan akan meningkat dengan kombinasi AI dan Big Data. Kami dapat mengatakan demikian karena keduanya adalah jalur teknologi paling menjanjikan yang akan diandalkan oleh bisnis di masa depan. Jangan lupa bahwa gelombang pertama Big Data dikonsentrasikan pada peningkatan fleksibilitas dan kecepatan untuk mengunggah dan mengunduh data, dan ini telah tercapai. Namun, kita mungkin membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mencapai gelombang kedua yang akan memanfaatkan AI dengan memahami konvergensi dan saling ketergantungan sehubungan dengan Big Data. Kami harap Anda suka membaca posting blog ini, beri tahu kami pandangan Anda di bagian komentar di bawah!