In che modo i big data stanno trasformando lintelligenza artificiale?

Recentemente, "The Economists" ha sottolineato il fatto che i dati sono diventati il ​​bene più prezioso detenuto dalle persone. Quando piccoli blocchi di dati vengono combinati su larga scala, vengono definiti Big Data. Mentre siamo impegnati a proteggere i Big Data dagli attacchi, sta contribuendo silenziosamente alla crescita dell'intelligenza artificiale. Mi chiedi come? Bene, Machine Learning, una sezione dell'AI sta apportando miglioramenti esponenziali e può essere definita come "la strategia di escalation delle informazioni". In poche parole, sono necessari enormi blocchi di dati per creare, testare e preparare l'AI.

Non si può negare il fatto che l'IA ha un immenso potenziale per dare impulso a vari settori. Viene sfruttato da società finanziarie, industria automobilistica, uffici legali e quant'altro! Pertanto, il possesso dei dati e la loro analisi tramite l'intelligenza artificiale sono diventati essenziali per le aziende che non vedono l'ora di competere tra loro. Se ci fidiamo dei rapporti del " Centro per l'intelligenza artificiale e la robotica"' allora l'intelligenza artificiale non è qualcosa che è stato scoperto di recente! È intorno a noi dal 1986. Le capacità di AI e Machine Learning sono rimaste un mistero per molto tempo perché mancavano grandi volumi di dati raccolti da più fonti. Poiché erano cruciali per far apprendere alle nostre macchine AI, non è stato possibile realizzare alcuno sviluppo significativo. Ma ora lo scenario è cambiato e non solo abbiamo grandi volumi di dati, ma anche la capacità di analizzare i set di dati. E così gli sviluppi nei "Big Data" hanno drasticamente alterato e trasformato in modo significativo la portata e il futuro dell'IA. Non sei d'accordo? Continua a leggere per conoscere i motivi per concludere lo stesso!

Fonte: betanews.com

1. Potenza di calcolo

La capacità computazionale può trasformare i Big Data da un fardello a una risorsa aziendale e lo stesso è stato avviato. In precedenza richiedeva molto tempo e investimenti, ma oggi abbiamo solo bisogno di nanosecondi per elaborare milioni di set di dati o Big Data. Il merito di ciò va all'aumento esponenziale della velocità di calcolo. I progressi del calcolo sequenziale e parallelo ora aiutano nell'elaborazione dei dati in tempo reale. Inoltre, deriva una serie di linee guida per le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.

 2. Approccio adeguato

Il pronto per l'accesso e il rapido recupero dei Big Data o dei grandi volumi di dati sta guidando una rivoluzione. Se consideriamo lo scenario di un decennio fa, allora i data scientist e gli statistici hanno dovuto limitare il loro lavoro a "set di dati campione". Questo è cambiato drasticamente ora poiché ora possono lavorare senza paura anche con i dati reali. Inoltre, ora sono disponibili dati basati sull'iterazione e strumenti di analisi predittiva, e quindi più organizzazioni si stanno muovendo verso un approccio data-first all'approccio basato su ipotesi, dando infine una spinta all'AI.

Fonte: martechtoday.com

 3. Elaborazione del linguaggio naturale

Le tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono sfruttate in diverse applicazioni interattive. Alcuni esempi includono Siri, bot di servizi bancari online, Alexa e altri. Inoltre, imparare dall'interazione umana è una parte cruciale dell'AI e della PNL poiché i Big Data hanno la capacità di trovare informazioni rilevanti in grandi volumi di dati al fine di ottenere intuizioni collettive. Inoltre, i Big Data possono aiutare a identificare e rivelare modelli tra le fonti di dati che si dimostreranno fruttuosi per l'IA.

4. Costo e prestazioni

C'è una battaglia infinita in corso tra costi e prestazioni. I dispositivi di memoria ora consentono di archiviare e recuperare in modo efficiente i Big Data e ne abbiamo bisogno in abbondanza! Tenendo presente questo, Upmem, una famosa organizzazione francese, ha introdotto un metodo per scaricare l'elaborazione su DRAM per i carichi di lavoro AI. Si scopre che collegando migliaia di tali unità a un processore tradizionale, il carico di lavoro sarà venti volte più veloce. Tuttavia, implementarlo richiede molti investimenti. E quindi non possiamo far andare di pari passo costi e prestazioni; dovremo scendere a compromessi su uno di sicuro.

Fonte: codekul.com

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Non si può negare che l'influenza dei Big Data andrà oltre le nostre aspettative. Si prevede che le ondate di innovazione saranno intensificate dalla combinazione di AI e Big Data. Possiamo dirlo perché questi due sono i percorsi tecnologici più promettenti su cui le aziende faranno affidamento in futuro. Non dimentichiamo che la prima ondata di Big Data si è concentrata sull'aumento della flessibilità e della velocità di caricamento e scaricamento dei dati, e questo è stato raggiunto. Tuttavia, potremmo impiegare abbastanza tempo per raggiungere la seconda ondata che sfrutterà l'IA comprendendo la convergenza e l'interdipendenza rispetto ai Big Data. Speriamo che ti sia piaciuto leggere questo post sul blog, facci sapere le tue opinioni nella sezione commenti qui sotto!