Jak Big Data przekształca sztuczną inteligencję?

Niedawno „The Economists” podkreślało, że dane stały się najcenniejszym towarem w posiadaniu ludzi. Kiedy małe fragmenty danych są łączone na dużą skalę, nazywa się to Big Data. Chociaż jesteśmy zajęci zabezpieczaniem Big Data przed atakami, po cichu przyczynia się to do rozwoju sztucznej inteligencji. Pytasz jak? Cóż, uczenie maszynowe, sekcja sztucznej inteligencji, dokonuje wykładniczych ulepszeń i można ją nazwać „strategią eskalacji informacji”. Mówiąc najprościej, do tworzenia, testowania i przygotowania sztucznej inteligencji potrzebne są ogromne ilości danych.

Nie da się ukryć, że sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, by wzmocnić różne sektory. Jest wykorzystywany przez firmy finansowe, przemysł motoryzacyjny, kancelarie prawne i co tam! Tak więc posiadanie danych i ich analiza z wykorzystaniem sztucznej inteligencji stały się niezbędne dla firm, które chcą konkurować ze sobą. Jeśli zaufamy raportom „ Centrum Sztucznej Inteligencji i Robotyki”' to sztuczna inteligencja nie jest czymś, co zostało niedawno odkryte! Jest wokół nas od 1986 roku. Możliwości sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przez długi czas pozostawały tajemnicą, ponieważ brakowało nam dużych ilości danych, które zostały zebrane z wielu źródeł. Ponieważ miały one kluczowe znaczenie dla uczenia się naszych maszyn AI, nie można było dokonać żadnego znaczącego rozwoju. Ale teraz scenariusz się zmienił i mamy nie tylko ogromne ilości danych, ale także możliwość analizy zbiorów danych. W ten sposób rozwój „Big Data” drastycznie zmienił i znacząco zmienił zakres i przyszłość sztucznej inteligencji. Nie zgadzasz się? Czytaj dalej, aby dowiedzieć się o przyczynach zawarcia tego samego!

Źródło: betanews.com

1. Moc obliczeniowa

Moc obliczeniowa może przekształcić Big Data z obciążenia w aktywa biznesowe i to samo zostało rozpoczęte. Wcześniej zajmowało to dużo czasu i inwestycji, ale dziś potrzebujemy tylko nanosekund, aby przetworzyć miliony zestawów danych lub Big Data. Przyczyną tego jest wykładniczy wzrost szybkości przetwarzania danych. Zaawansowane przetwarzanie sekwencyjne i równoległe pomaga teraz w przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym. Ponadto zawiera zestaw wytycznych dotyczących aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

 2. Odpowiednie podejście

Gotowość do dostępu i szybkie odzyskiwanie Big Data lub dużych ilości danych prowadzi do rewolucji. Jeśli weźmiemy pod uwagę scenariusz sprzed dekady, naukowcy zajmujący się danymi i statystycy musieli ograniczyć swoją pracę do „przykładowych zbiorów danych”. Zmieniło się to drastycznie teraz, ponieważ mogą teraz bez strachu pracować również z prawdziwymi danymi. Ponadto, teraz dostępne są narzędzia do analizy danych i analizy predykcyjnej oparte na iteracjach, dzięki czemu coraz więcej organizacji przechodzi na podejście oparte na danych i podejście oparte na hipotezach, co ostatecznie daje impuls sztucznej inteligencji.

Źródło: martechtoday.com

 3. Przetwarzanie języka naturalnego

Technologie przetwarzania języka naturalnego (NLP) są wykorzystywane w kilku interaktywnych aplikacjach. Kilka przykładów to Siri, boty usług bankowości internetowej, Alexa i inne. Co więcej, uczenie się na podstawie interakcji międzyludzkich jest kluczową częścią sztucznej inteligencji i NLP, ponieważ Big Data ma zdolność znajdowania odpowiednich informacji w dużych ilościach danych w celu uzyskania zbiorowego wglądu. Ponadto Big Data może pomóc w identyfikowaniu i ujawnianiu wzorców w różnych źródłach danych, które okażą się owocne dla sztucznej inteligencji.

4. Koszt i wydajność

Toczy się niekończąca się walka między kosztami a wydajnością. Urządzenia pamięci umożliwiają teraz wydajne przechowywanie i pobieranie Big Data, a potrzebujemy ich pod dostatkiem! Mając to na uwadze, Upmem, popularna francuska organizacja, wprowadziła metodę odciążania przetwarzania do pamięci DRAM dla obciążeń AI. Okazuje się, że podłączając tysiące takich jednostek do tradycyjnego procesora, obciążenie będzie działać dwadzieścia razy szybciej. Jednak wdrożenie tego wymaga dużych nakładów inwestycyjnych. Dlatego nie możemy sprawić, by koszt i wydajność szły w parze; na pewno będziemy musieli iść na kompromis.

Źródło: codekul.com

Przeczytaj także :  Big Data i sztuczna inteligencja łączą się z Instagramem i AI Powered Netflix

Nie da się ukryć, że wpływ Big Data przekroczy nasze oczekiwania. Oczekuje się, że fale innowacji wzrosną dzięki połączeniu AI i Big Data. Możemy tak powiedzieć, ponieważ te dwie są najbardziej obiecującymi ścieżkami technologicznymi, na których firmy będą polegać w przyszłości. Nie zapominajmy, że pierwsza fala Big Data koncentrowała się na zwiększeniu elastyczności i szybkości przesyłania i pobierania danych, i udało się to osiągnąć. Jednak osiągnięcie drugiej fali, która wykorzysta sztuczną inteligencję dzięki zrozumieniu zbieżności i współzależności w odniesieniu do Big Data, może zająć nam wystarczająco dużo czasu. Mamy nadzieję, że spodobał Ci się ten wpis na blogu, daj nam znać o swoich poglądach w sekcji komentarzy poniżej!