Cum Big Data transformă inteligența artificială?

Recent, „The Economists” a subliniat faptul că datele au devenit cea mai valoroasă marfă deținută de oameni. Când bucăți mici de date sunt combinate la scară largă, atunci se numesc Big Data. În timp ce suntem ocupați cu securizarea Big Data de atacuri, acestea contribuie în liniște la creșterea inteligenței artificiale. Te intrebi cum? Ei bine, Machine Learning, o secțiune a AI face îmbunătățiri exponențiale și poate fi numită „strategia de escaladare a informațiilor”. Mai simplu spus, sunt necesare cantități uriașe de date pentru a crea, testa și pregăti AI.

Nu se poate nega faptul că AI are un potențial imens de a stimula diverse sectoare. Este folosit de firme financiare, industria auto, birouri juridice și ce nu! Astfel, posesia datelor și analiza acestora folosind AI au devenit esențiale pentru companiile care așteaptă cu nerăbdare să se concureze între ele. Dacă avem încredere în rapoartele Centrului de Inteligență Artificială și RoboticăAtunci AI nu este ceva care a fost descoperit recent! A fost în jurul nostru din 1986. Capacitățile AI și Machine Learning au rămas un mister pentru destul de mult timp, deoarece ne lipseau volume mari de date care au fost colectate din mai multe surse. Deoarece au fost esențiale pentru ca mașinile noastre AI să învețe, nu s-a putut face nicio dezvoltare semnificativă. Dar acum, scenariul s-a schimbat și nu avem doar volume mari de date, ci și capacitatea de a analiza seturi de date. Și astfel, evoluțiile din „Big Data” au modificat și transformat drastic domeniul de aplicare și viitorul AI în mod semnificativ. Nu ești de acord? Citiți mai departe pentru a afla motivele pentru care concluzionați la fel!

Sursa: betanews.com

1. Puterea de calcul

Capacitatea de calcul poate transforma Big Data dintr-o povară într-un activ de afaceri și același lucru a fost început. Anterior, era nevoie de mult timp și investiții, dar astăzi, avem nevoie doar de Nanosecunde pentru a procesa milioane de seturi de date sau Big Data. Meritul pentru aceasta se datorează creșterii exponențiale a vitezei de calcul. Progresele de calcul secvenţial şi paralel ajută acum la procesarea datelor în timp real. În plus, derivă un set de linii directoare pentru aplicațiile bazate pe AI.

 2. Abordare adecvată

Gata de acces și preluarea rapidă a Big Data sau a volumelor mari de date duce la o revoluție. Dacă luăm în considerare scenariul cu un deceniu în urmă, atunci oamenii de știință de date și statisticienii au trebuit să își limiteze munca la „seturi de date eșantion”. Acest lucru s-a schimbat drastic acum, deoarece acum pot lucra fără teamă și cu datele reale. De asemenea, acum sunt disponibile date bazate pe iterație și instrumente de analiză predictivă și, prin urmare, mai multe organizații se îndreaptă către o abordare bazată pe date pentru abordarea bazată pe ipoteze, dând în cele din urmă un impuls AI.

Sursa: martechtoday.com

 3. Procesarea limbajului natural

Tehnologiile de procesare a limbajului natural (NLP) sunt utilizate în mai multe aplicații interactive. Câteva exemple includ Siri, roboții de servicii bancare online, Alexa și alții. Mai mult, învățarea din interacțiunea umană este o parte crucială a AI și NLP, deoarece Big Data are capacitatea de a găsi informații relevante în volume mari de date pentru a obține informații colective. De asemenea, Big Data poate ajuta la identificarea și dezvăluirea tiparelor din sursele de date care se vor dovedi fructuoase pentru AI.

4. Cost și performanță

Există o luptă nesfârșită între cost și performanță. Dispozitivele de memorie fac acum posibilă stocarea și recuperarea eficientă a Big Data și avem nevoie de acestea din abundență! Ținând cont de acest lucru, Upmem, o organizație franceză populară, a introdus o metodă de descărcare a procesării în DRAM pentru sarcinile de lucru AI. S-a aflat că prin conectarea a mii de astfel de unități la un procesor tradițional, volumul de lucru va rula de douăzeci de ori mai rapid. Cu toate acestea, implementarea acestui lucru necesită multă investiție. Și, prin urmare, nu putem face ca costurile și performanța să meargă mână în mână; cu siguranță va trebui să facem compromisuri.

Sursa: codekul.com

Citește și:  Big Data și AI vin împreună cu Instagram și Netflix alimentat de AI

Nu se poate nega faptul că influența Big Data va depăși așteptările noastre. Valurile de inovație sunt de așteptat să fie intensificate prin combinarea AI și Big Data. Putem spune acest lucru, deoarece aceste două sunt cele mai promițătoare căi tehnologice pe care se vor baza afacerile în viitor. Să nu uităm că primul val de Big Data a fost concentrat pe creșterea flexibilității și vitezei de încărcare și descărcare a datelor, iar acest lucru a fost realizat. Cu toate acestea, ar putea dura suficient timp pentru a atinge al doilea val care va folosi AI prin înțelegerea convergenței și interdependenței în ceea ce privește Big Data. Sperăm că ți-a plăcut să citești această postare pe blog, spune-ne părerile tale în secțiunea de comentarii de mai jos!