빅 데이터가 인공 지능을 어떻게 변화시키고 있습니까?

최근 '이코노미스트'는 데이터가 사람이 가지고 있는 가장 가치 있는 상품이 되었다는 점을 강조했습니다. 작은 데이터 덩어리가 대규모로 결합되는 것을 빅 데이터라고 합니다. 우리는 공격으로부터 빅데이터를 보호하기 위해 분주하지만, 조용히 인공지능의 성장에 기여하고 있습니다. 당신은 어떻게 물어? 글쎄요, AI의 한 부분인 머신 러닝은 기하급수적으로 개선되고 있으며 "정보 확대 전략"이라고 부를 수 있습니다. 간단히 말해서 AI를 만들고 테스트하고 준비하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.

AI가 다양한 분야를 발전시킬 수 있는 엄청난 잠재력이 있다는 사실은 부인할 수 없습니다. 금융 회사, 자동차 산업, 법률 사무소 등에서 활용되고 있습니다! 이에 AI를 활용한 데이터 보유 및 분석은 경쟁을 기대하는 기업에게 필수가 됐다. ' 인공지능로봇센터 ' 보고서를 믿으면' 그렇다면 AI는 최근에 발견된 것이 아니다! 1986년부터 우리 주변에 있었습니다. AI와 기계 학습의 기능은 여러 소스에서 수집된 대량의 데이터가 부족했기 때문에 오랫동안 수수께끼로 남아 있었습니다. AI 기계를 학습시키는 데 중요했기 때문에 중요한 개발을 수행할 수 없었습니다. 그러나 이제 시나리오가 바뀌었고 엄청난 양의 데이터뿐만 아니라 데이터 세트를 분석할 수 있는 능력도 갖게 되었습니다. 따라서 '빅 데이터'의 발전은 AI의 범위와 미래를 크게 변화시키고 변화시켰습니다. 동의하지 않습니까? 같은 결론을 내리는 이유에 대해 자세히 알아보십시오!

출처: betanews.com

1. 컴퓨팅 파워

컴퓨팅 용량은 빅 데이터를 부담에서 비즈니스 자산으로 전환할 수 있으며 동일한 작업이 시작되었습니다. 예전에는 많은 시간과 투자가 필요했지만 오늘날에는 수백만 개의 데이터 세트 또는 빅 데이터를 처리하는 데 나노초만 있으면 됩니다. 이에 대한 크레딧은 컴퓨팅 속도의 기하급수적인 증가로 이어집니다. 순차 및 병렬 컴퓨팅의 발전은 이제 실시간으로 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 기반 응용 프로그램에 대한 일련의 지침을 도출합니다.

 2. 적절한 접근

빅 데이터 또는 대용량 데이터에 대한 접근 및 빠른 검색이 혁명을 주도하고 있습니다. 10년 전의 시나리오를 고려하면 데이터 과학자와 통계학자는 작업을 '샘플 데이터 세트'로 제한해야 했습니다. 이제 실제 데이터로도 두려움 없이 작업할 수 있게 됨에 따라 이는 크게 변경되었습니다. 또한 이제 반복 기반 데이터 및 예측 분석 도구를 사용할 수 있으므로 더 많은 조직이 데이터 우선 접근 방식에서 가설 기반 접근 방식으로 이동하여 결국 AI에 힘을 실어주고 있습니다.

출처: martechtoday.com

 3. 자연어 처리

자연어 처리(NLP) 기술은 여러 대화형 응용 프로그램에서 활용됩니다. 몇 가지 예에는 Siri, 온라인 뱅킹 서비스 봇, Alexa 등이 있습니다. 또한 빅 데이터는 집합적인 통찰력을 얻기 위해 대량의 데이터에서 관련 정보를 찾을 수 있는 기능을 가지고 있기 때문에 인간 상호 작용을 통한 학습은 AI 및 NLP의 중요한 부분입니다. 또한 빅 데이터는 AI에 유익한 것으로 판명될 데이터 소스 전반의 패턴을 식별하고 드러내는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 비용 및 성능

비용과 성능 사이에서 끝없는 싸움이 계속되고 있습니다. 메모리 장치는 이제 빅 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 것을 가능하게 하며 우리는 이것들이 풍부하게 필요합니다! 이를 염두에 두고 인기 있는 프랑스 조직인 Upmem은 AI 워크로드를 위해 처리를 DRAM으로 오프로드하는 방법을 도입했습니다. 수천 개의 이러한 장치를 기존 프로세서에 연결하면 작업 부하가 20배 더 빠르게 실행된다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 이를 구현하려면 많은 투자가 필요합니다. 따라서 비용과 성능을 함께 사용할 수 없습니다. 우리는 확실히 하나에 대해 타협해야 할 것입니다.

출처: codekul.com

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빅데이터의 영향력이 우리의 기대를 뛰어넘을 것이라는 사실은 부정할 수 없습니다. AI와 빅데이터의 결합으로 혁신의 물결은 더욱 거세질 것으로 예상된다. 우리는 이 두 가지가 기업이 미래에 의지할 가장 유망한 기술 경로이기 때문에 그렇게 말할 수 있습니다. 빅 데이터의 첫 번째 물결은 데이터 업로드 및 다운로드의 유연성과 속도를 높이는 데 집중했으며 이를 달성했다는 사실을 잊지 마십시오. 그러나 우리는 빅데이터에 대한 융합과 상호의존성을 이해함으로써 AI를 활용할 제2의 물결에 도달하는 데 충분히 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 블로그 게시물이 마음에 드셨기를 바라며, 아래 댓글 섹션에서 여러분의 의견을 알려주세요!