Hoe big data kunstmatige intelligentie transformeert?

Onlangs benadrukte "The Economists" dat data het meest waardevolle bezit van mensen is geworden. Wanneer kleine stukjes data op grote schaal worden gecombineerd, wordt dit Big Data genoemd. Terwijl we bezig zijn met het beveiligen van Big Data tegen aanvallen, draagt ​​het stilletjes bij aan de groei van Artificial Intelligence. Je vraagt ​​hoe? Welnu, Machine Learning, een onderdeel van AI maakt exponentiële verbeteringen en kan worden aangeduid als 'de informatie-escalerende strategie'. Simpel gezegd, er zijn enorme hoeveelheden data nodig om AI te maken, testen en voorbereiden.

Het valt niet te ontkennen dat AI een enorm potentieel heeft om verschillende sectoren een boost te geven. Het wordt gebruikt door financiële bedrijven, de auto-industrie, juridische kantoren, en wat niet! Het bezit van gegevens en de analyse ervan met behulp van AI zijn dus essentieel geworden voor bedrijven die ernaar uitkijken om met elkaar te concurreren. Als we de rapporten van ' Center for Artificial Intelligence and Robotics ' vertrouwen' dan is AI niet iets dat recentelijk is ontdekt! Het bestaat al sinds 1986. De mogelijkheden van AI en Machine Learning zijn vrij lang een mysterie gebleven omdat het ons ontbrak aan grote hoeveelheden data die uit meerdere bronnen zijn verzameld. Omdat ze cruciaal waren om onze AI-machines te laten leren, kon er geen significante ontwikkeling worden gedaan. Maar nu is het scenario veranderd en hebben we niet alleen grote hoeveelheden data, maar ook de mogelijkheid om datasets te analyseren. En zo hebben de ontwikkelingen in 'Big Data' de reikwijdte en toekomst van AI drastisch veranderd en getransformeerd. Ben je het er niet mee eens? Lees verder om meer te weten te komen over redenen om hetzelfde te concluderen!

Bron: betanews.com

1. Rekenkracht

Rekencapaciteit kan Big Data transformeren van een last naar bedrijfsmiddel en hetzelfde is begonnen. Vroeger kostte het veel tijd en investeringen, maar tegenwoordig hebben we alleen nanoseconden nodig om miljoenen datasets of Big Data te verwerken. Het krediet hiervoor gaat naar de exponentiële stijging van de computersnelheid. De verbeteringen sequentiële en parallelle computing helpen nu bij het verwerken van gegevens in realtime. Bovendien leidt het een reeks richtlijnen af ​​voor op AI gebaseerde toepassingen.

 2. Adequate aanpak

De kant-en-klare toegang en snelle opvraging van Big Data of de grote hoeveelheden data leidt tot een revolutie. Als we kijken naar het scenario van een decennium geleden, dan moesten datawetenschappers en statistici hun werk beperken tot 'sample datasets'. Dit is nu drastisch veranderd, omdat ze nu ook onbevreesd kunnen werken met de echte gegevens. Ook zijn er nu op iteratie gebaseerde data en voorspellende analysetools beschikbaar, en dus evolueren meer organisaties naar een data-first benadering naar een op hypothesen gebaseerde benadering, wat uiteindelijk een boost geeft aan AI.

Bron: martechtoday.com

 3. Natuurlijke taalverwerking

Natural Language Processing (NLP)-technologieën worden gebruikt in verschillende interactieve toepassingen. Enkele voorbeelden zijn Siri, bots voor online bankieren, Alexa en anderen. Bovendien is leren van menselijke interactie een cruciaal onderdeel van AI en NLP, aangezien Big Data in staat is om relevante informatie te vinden in grote hoeveelheden gegevens om collectieve inzichten te verkrijgen. Big Data kan ook helpen bij het identificeren en onthullen van patronen in gegevensbronnen, wat vruchtbaar zal blijken voor AI.

4. Kosten en prestaties

Er is een eindeloze strijd gaande tussen kosten en prestaties. Geheugenapparaten maken het nu mogelijk om Big Data efficiënt op te slaan en op te halen en die hebben we in overvloed nodig! Met dit in gedachten heeft Upmem, een populaire Franse organisatie, een methode geïntroduceerd om de verwerking voor AI-workloads over te dragen aan DRAM. Gebleken is dat door duizenden van dergelijke eenheden aan te sluiten op een traditionele processor, de werklast twintig keer sneller zal gaan. De uitvoering hiervan vergt echter veel investeringen. En daarom kunnen we kosten en prestaties niet hand in hand laten gaan; we zullen zeker een compromis moeten sluiten.

Bron: codekul.com

Lees ook:  Big Data en AI komen samen met Instagram en AI Powered Netflix

Het valt niet te ontkennen dat de invloed van Big Data onze verwachtingen zal overtreffen. Verwacht wordt dat de innovatiegolven zullen toenemen door de combinatie van AI en Big Data. We kunnen dit zeggen omdat deze twee de meest veelbelovende technologische paden zijn waarop de bedrijven in de toekomst zullen vertrouwen. Laten we niet vergeten dat de eerste golf van Big Data zich concentreerde op het vergroten van de flexibiliteit en snelheid voor het uploaden en downloaden van data, en dit is gelukt. Het kan echter lang genoeg duren om de tweede golf te bereiken die AI zal gebruiken door de convergentie en onderlinge afhankelijkheid met betrekking tot Big Data te begrijpen. We hopen dat je deze blogpost leuk vond om te lezen, laat ons je mening weten in de comments hieronder!