Как большие данные меняют искусственный интеллект?

Недавно «Экономисты» подчеркнули тот факт, что данные стали самым ценным товаром, которым владеют люди. Когда небольшие фрагменты данных объединяются в крупном масштабе, это называется большими данными. Пока мы заняты защитой больших данных от атак, они незаметно способствуют развитию искусственного интеллекта. Вы спросите, как? Что ж, машинное обучение, раздел искусственного интеллекта, претерпевает экспоненциальные улучшения, и его можно назвать «стратегией распространения информации». Проще говоря, для создания, тестирования и подготовки ИИ требуются огромные объемы данных.

Нельзя отрицать тот факт, что ИИ обладает огромным потенциалом для развития различных секторов. Его используют финансовые фирмы, автомобильная промышленность, юридические фирмы и многие другие! Таким образом, владение данными и их анализ с использованием ИИ стали важными для предприятий, которые хотят конкурировать друг с другом. Если верить отчетам « Центра искусственного интеллекта и робототехники.«Тогда ИИ - это не то, что было открыто недавно! Он существует с 1986 года. Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения долгое время оставались загадкой, потому что нам не хватало больших объемов данных, собранных из нескольких источников. Поскольку они имели решающее значение для обучения наших машин искусственного интеллекта, никаких значительных разработок осуществить не удалось. Но теперь сценарий изменился, и у нас есть не только большие объемы данных, но и возможность анализировать наборы данных. Таким образом, развитие «больших данных» радикально изменило и изменило масштабы и будущее ИИ. Вы не согласны? Читайте дальше, чтобы узнать о причинах такого же вывода!

Источник: betanews.com

1. Вычислительная мощность

Вычислительные мощности могут превратить большие данные из обременения в бизнес-актив, и то же самое уже началось. Раньше это требовало много времени и инвестиций, но сегодня нам нужны только наносекунды для обработки миллионов наборов данных или больших данных. В этом заслуга экспоненциального роста скорости вычислений. Усовершенствования последовательных и параллельных вычислений теперь помогают обрабатывать данные в режиме реального времени. Кроме того, он выводит набор руководящих принципов для приложений на основе искусственного интеллекта.

 2. Адекватный подход

Готовность к доступу и быстрое извлечение больших данных или больших объемов данных ведет революцию. Если мы рассмотрим сценарий десятилетней давности, то специалистам по обработке данных и статистикам пришлось ограничить свою работу «выборочными наборами данных». Сейчас это кардинально изменилось, поскольку теперь они могут бесстрашно работать и с реальными данными. Кроме того, теперь доступны итерационные данные и инструменты прогнозной аналитики, и, таким образом, все больше организаций переходят на подход, основанный на данных, к подходу, основанному на гипотезах, что в конечном итоге дает толчок развитию ИИ.

Источник: martechtoday.com

 3. Обработка естественного языка

Технологии обработки естественного языка (NLP) используются в нескольких интерактивных приложениях. Несколько примеров включают Siri, ботов для онлайн-банкинга, Alexa и другие. Более того, обучение на основе человеческого взаимодействия является важной частью ИИ и НЛП, поскольку большие данные могут находить соответствующую информацию в больших объемах данных для получения коллективного понимания. Кроме того, большие данные могут помочь в выявлении и выявлении закономерностей в источниках данных, которые окажутся полезными для ИИ.

4. Стоимость и производительность

Между стоимостью и производительностью идет бесконечная битва. Устройства памяти теперь позволяют эффективно хранить и извлекать большие данные, а они нам нужны в изобилии! Помня об этом, Upmem, популярная французская организация, представила метод переноса обработки в DRAM для рабочих нагрузок AI. Выяснилось, что, подключив тысячи таких устройств к традиционному процессору, рабочая нагрузка будет выполняться в двадцать раз быстрее. Однако реализация этого требует больших вложений. И поэтому мы не можем сделать так, чтобы стоимость и производительность шли рука об руку; нам обязательно придется пойти на компромисс по одному.

Источник: codekul.com

Читайте также:  большие данные и искусственный интеллект объединяются с Instagram и Netflix на базе искусственного интеллекта

Нельзя отрицать тот факт, что влияние больших данных превзойдет наши ожидания. Ожидается, что волна инноваций усилится за счет сочетания ИИ и больших данных. Мы можем так сказать, потому что эти два являются наиболее многообещающими технологическими путями, на которые предприятия будут полагаться в будущем. Не будем забывать, что первая волна больших данных была сосредоточена на повышении гибкости и скорости загрузки и выгрузки данных, и это было достигнуто. Однако нам может потребоваться достаточно времени, чтобы достичь второй волны, которая будет использовать ИИ, понимая конвергенцию и взаимозависимость в отношении больших данных. Мы надеемся, что вам понравилось читать этот пост в блоге, поделитесь своим мнением в разделе комментариев ниже!