Yapay Zekayı Ne Kadar Büyük Veri Dönüştürüyor?

Son zamanlarda “The Economists”, verilerin insanların elindeki en değerli meta haline geldiğini vurguladı. Küçük veri parçaları büyük ölçekte birleştirildiğinde, Büyük Veri olarak adlandırılır. Büyük Veriyi saldırılardan korumakla meşgulken, Yapay Zekanın büyümesine sessizce katkıda bulunuyor. nasıl diye soruyorsun Yapay Zekanın bir bölümü olan Makine Öğrenimi, üstel iyileştirmeler yapıyor ve "bilgiyi artırma stratejisi" olarak adlandırılabilir. Basitçe söylemek gerekirse, yapay zeka yapmak, test etmek ve hazırlamak için çok büyük miktarda veri gerekir.

Yapay zekanın çeşitli sektörleri desteklemek için muazzam bir potansiyele sahip olduğu gerçeği inkar edilemez. Finans firmaları, otomobil endüstrisi, hukuk büroları ve ne olmasın? Bu nedenle, veriye sahip olmak ve AI kullanarak analizi, birbirleriyle rekabet etmeyi dört gözle bekleyen işletmeler için gerekli hale geldi. Yapay Zeka ve Robotik Merkezi'nin raporlarına güvenirsek' öyleyse AI, son zamanlarda keşfedilen bir şey değil! 1986'dan beri etrafımızda. Yapay zeka ve Makine Öğrenimi'nin yetenekleri, çok sayıda kaynaktan toplanan büyük miktarda veriye sahip olmadığımız için oldukça uzun bir süre bir sır olarak kaldı. AI makinelerimizin öğrenmesini sağlamak için çok önemli olduklarından, önemli bir gelişme yapılamıyordu. Ancak şimdi senaryo değişti ve sadece büyük miktarda veriye değil, aynı zamanda veri kümelerini analiz etme yeteneğine de sahibiz. Ve böylece 'Büyük Veri'deki gelişmeler, AI'nın kapsamını ve geleceğini önemli ölçüde değiştirdi ve dönüştürdü. katılmıyor musun? Aynı sonuca varmak için nedenleri öğrenmek için daha fazla okuyun!

Kaynak: betanews.com

1. Bilgi İşlem Gücü

Hesaplama kapasitesi, Büyük Veriyi bir yükten işletme varlığına dönüştürebilir ve aynısı başlatılmıştır. Önceden çok zaman ve yatırım gerektiriyordu, ancak bugün milyonlarca veri kümesini veya Büyük Veriyi işlemek için sadece Nanosaniyeye ihtiyacımız var. Bunun kredisi, bilgi işlem hızındaki üstel artışa gidiyor. Sıralı ve paralel hesaplamadaki gelişmeler artık verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesine yardımcı oluyor. Ayrıca, AI tabanlı uygulamalar için bir dizi kılavuz oluşturur.

 2. Yeterli yaklaşım

Büyük Veriye veya büyük miktarda veriye erişime ve hızlı erişime hazır olması bir devrime öncülük ediyor. On yıl önceki senaryoyu düşünürsek, veri bilimcileri ve istatistikçiler çalışmalarını 'örnek veri kümeleri' ile sınırlamak zorunda kaldılar. Artık gerçek verilerle de korkusuzca çalışabildikleri için bu durum büyük ölçüde değişti. Ayrıca, artık yineleme tabanlı veri ve tahmine dayalı analitik araçları mevcuttur ve bu nedenle daha fazla kuruluş, hipotez tabanlı yaklaşıma veri öncelikli yaklaşıma doğru ilerliyor ve sonunda yapay zekaya destek veriyor.

Kaynak: martechtoday.com

 3. Doğal Dil İşleme

Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojileri, çeşitli etkileşimli uygulamalarda kullanılmaktadır. Birkaç örnek, Siri, çevrimiçi bankacılık hizmeti botları, Alexa ve diğerlerini içerir. Ayrıca, Büyük Veri, toplu içgörüler elde etmek için büyük hacimli verilerde ilgili bilgileri bulma yeteneğine sahip olduğundan, insan etkileşiminden öğrenmek, AI ve NLP'nin çok önemli bir parçasıdır. Ayrıca, Büyük Veri, AI için verimli olduğunu kanıtlayacak veri kaynakları arasındaki kalıpları belirlemeye ve ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.

4. Maliyet ve performans

Maliyet ve performans arasında bitmeyen bir savaş var. Bellek cihazları artık Büyük Verileri verimli bir şekilde depolamayı ve almayı mümkün kılıyor ve bunlara bolca ihtiyacımız var! Bunu akılda tutarak, popüler bir Fransız kuruluşu olan Upmem, yapay zeka iş yükleri için işlemeyi DRAM'a boşaltmak için bir yöntem tanıttı. Bu tür binlerce birimin geleneksel bir işlemciye bağlanmasıyla iş yükünün yirmi kat daha hızlı çalışacağı öğrenildi. Ancak bunu uygulamak çok fazla yatırım gerektirir. Bu nedenle maliyet ve performansı yan yana getiremeyiz; birinden kesinlikle taviz vermemiz gerekecek.

Kaynak: codekul.com

Ayrıca Okuyun :  Büyük Veri ve Yapay Zeka Instagram ve Yapay Zeka Destekli Netflix ile Bir Araya Geliyor

Big Data'nın etkisinin beklentilerimizin ötesine geçeceği gerçeği inkar edilemez. Yapay zeka ve Büyük Veri kombinasyonu ile inovasyon dalgalarının artması bekleniyor. Bunu söyleyebiliriz çünkü bu ikisi, işletmelerin gelecekte güvenecekleri en umut verici teknoloji yollarıdır. Unutmayalım ki Büyük Veri'nin ilk dalgası, veri yükleme ve indirme esnekliğini ve hızını artırmaya odaklanmıştı ve bu başarıldı. Ancak, Büyük Veri ile ilgili yakınsama ve karşılıklı bağımlılığı anlayarak AI'dan yararlanacak ikinci dalgayı elde etmek için yeterince uzun sürebiliriz. Umarız bu blog gönderisini beğenmişsinizdir, aşağıdaki yorumlar bölümünde görüşlerinizi bize bildirin!