Como o Big Data está transformando a inteligência artificial?

Recentemente, “The Economists” enfatizou o fato de que os dados se tornaram a mercadoria mais valiosa mantida pelas pessoas. Quando pequenos pedaços de dados são combinados em grande escala, isso é denominado Big Data. Enquanto estamos ocupados em proteger o Big Data de ataques, ele está contribuindo silenciosamente para o crescimento da Inteligência Artificial. Você pergunta como? Bem, aprendizado de máquina, uma seção de IA está fazendo melhorias exponenciais e pode ser denominada como "a estratégia de escalonamento de informações". Simplificando, grandes blocos de dados são necessários para fazer, testar e preparar IA.

Não há como negar o fato de que a IA tem imenso potencial para impulsionar vários setores. Ele está sendo alavancado por firmas financeiras, indústria automobilística, escritórios jurídicos e tudo o mais! Assim, a posse de dados e sua análise usando IA se tornaram essenciais para as empresas que desejam competir entre si. Se confiarmos nos relatórios do ' Centro de Inteligência Artificial e Robótica'então AI não é algo que foi descoberto recentemente! Ele existe desde 1986. Os recursos da IA ​​e do Aprendizado de Máquina permaneceram um mistério por muito tempo porque não tínhamos grandes volumes de dados que foram coletados de várias fontes. Como eles foram cruciais para fazer nossas máquinas de IA aprenderem, nenhum desenvolvimento significativo pôde ser feito. Mas agora, o cenário mudou e não temos apenas grandes volumes de dados, mas também a capacidade de analisar conjuntos de dados. E, portanto, os desenvolvimentos em 'Big Data' alteraram drasticamente e transformaram o escopo e o futuro da IA ​​de forma significativa. Você não concorda? Leia mais para saber os motivos da conclusão do mesmo!

Fonte: betanews.com

1. Poder de computação

A capacidade computacional pode transformar o Big Data de um fardo em um ativo de negócios e o mesmo foi iniciado. Anteriormente, isso consumia muito tempo e investimento, mas hoje, precisamos apenas de nanossegundos para processar milhões de conjuntos de dados ou Big Data. O crédito por isso vai para o aumento exponencial na velocidade da computação. Os avanços da computação sequencial e paralela agora ajudam no processamento de dados em tempo real. Além disso, ele deriva um conjunto de diretrizes para aplicativos baseados em IA.

 2. Abordagem adequada

O pronto para acessar e a recuperação rápida de Big Data ou grandes volumes de dados está liderando uma revolução. Se considerarmos o cenário de uma década atrás, então cientistas de dados e estatísticos tiveram que limitar seu trabalho a 'amostras de conjuntos de dados'. Isso mudou drasticamente agora, pois agora eles podem trabalhar sem medo com os dados reais também. Além disso, agora os dados baseados em iteração e as ferramentas de análise preditiva estão disponíveis e, portanto, mais organizações estão adotando a abordagem de dados em primeiro lugar para a abordagem baseada em hipóteses, eventualmente dando um impulso à IA.

Fonte: martechtoday.com

 3. Processamento de linguagem natural

As tecnologias de Processamento de Linguagem Natural (PNL) são aproveitadas em vários aplicativos interativos. Alguns exemplos incluem Siri, bots de serviços bancários online, Alexa e outros. Além disso, aprender com a interação humana é uma parte crucial da IA ​​e da PNL, pois o Big Data tem a capacidade de encontrar informações relevantes em grandes volumes de dados para obter insights coletivos. Além disso, o Big Data pode ajudar a identificar e revelar padrões entre as fontes de dados que serão úteis para a IA.

4. Custo e desempenho

Há uma batalha interminável entre custo e desempenho. Dispositivos de memória agora estão possibilitando armazenar e recuperar Big Data de forma eficiente, e precisamos deles em abundância! Tendo isso em mente, Upmem, uma organização francesa popular, introduziu um método para descarregar o processamento para DRAM para cargas de trabalho de IA. Descobriu-se que, ao conectar milhares dessas unidades a um processador tradicional, a carga de trabalho será vinte vezes mais rápida. No entanto, implementar isso requer muito investimento. E, portanto, não podemos fazer com que custo e desempenho andem de mãos dadas; vamos ter que nos comprometer em um, com certeza.

Fonte: codekul.com

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Não há como negar o fato de que a influência do Big Data vai além de nossas expectativas. Espera-se que as ondas de inovação sejam intensificadas pela combinação de IA e Big Data. Podemos dizer isso porque esses dois são os caminhos de tecnologia mais promissores nos quais as empresas contarão no futuro. Não vamos esquecer que a primeira onda de Big Data se concentrou em aumentar a flexibilidade e a velocidade de upload e download de dados, e isso foi conseguido. No entanto, podemos demorar o suficiente para atingir a segunda onda que alavancará a IA ao compreender a convergência e a interdependência em relação ao Big Data. Esperamos que você tenha gostado de ler esta postagem do blog. Deixe-nos saber sua opinião na seção de comentários abaixo!