Dữ liệu lớn đang biến đổi trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Gần đây, “The Economists” đã nhấn mạnh về thực tế rằng dữ liệu đã trở thành thứ hàng hóa có giá trị nhất mà mọi người nắm giữ. Khi các phần nhỏ dữ liệu được kết hợp trên quy mô lớn, thì nó được gọi là Dữ liệu lớn. Trong khi chúng ta bận rộn trong việc bảo mật Dữ liệu lớn khỏi các cuộc tấn công, nó đang âm thầm đóng góp vào sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo. Bạn hỏi làm thế nào? Vâng, Học máy, một phần của AI đang thực hiện những cải tiến theo cấp số nhân và có thể được gọi là “chiến lược nâng cao thông tin”. Nói một cách đơn giản, cần phải có một lượng lớn dữ liệu để tạo, thử nghiệm và chuẩn bị cho AI.

Không thể phủ nhận một thực tế rằng AI có tiềm năng to lớn để thúc đẩy các lĩnh vực khác nhau. Nó đang được tận dụng bởi các công ty tài chính, ngành công nghiệp ô tô, văn phòng pháp lý, và những gì không! Do đó, việc sở hữu dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng AI đã trở thành điều cần thiết đối với các doanh nghiệp đang mong muốn cạnh tranh lẫn nhau. Nếu chúng ta tin tưởng các báo cáo của ' Trung tâm Trí tuệ Nhân tạo và Người máy'thì AI không phải là thứ đã được phát hiện gần đây! Nó đã xuất hiện xung quanh chúng ta từ năm 1986. Khả năng của AI và Máy học vẫn còn là một bí ẩn trong một thời gian khá dài vì chúng ta thiếu khối lượng lớn dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn. Vì chúng rất quan trọng để làm cho các máy AI của chúng ta học hỏi, nên không thể thực hiện được sự phát triển đáng kể nào. Nhưng bây giờ, kịch bản đã thay đổi và chúng tôi không chỉ có khối lượng lớn dữ liệu mà còn có khả năng phân tích các tập dữ liệu. Và do đó, những phát triển trong 'Dữ liệu lớn' đã thay đổi đáng kể và biến đổi đáng kể phạm vi cũng như tương lai của AI. Bạn không đồng ý? Đọc thêm để biết về lý do kết luận giống nhau!

Nguồn: betanews.com

1. Điện toán

Năng lực tính toán có thể biến Dữ liệu lớn từ một gánh nặng thành tài sản doanh nghiệp và điều tương tự đã được bắt đầu. Trước đây, việc này thường mất rất nhiều thời gian và đầu tư, nhưng ngày nay, chúng ta chỉ cần Nanoseconds để xử lý hàng triệu tập dữ liệu hoặc Dữ liệu lớn. Tín dụng cho điều này sẽ tăng theo cấp số nhân trong tốc độ máy tính. Các tiến bộ của tính toán tuần tự và song song hiện nay giúp xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Hơn nữa, nó đưa ra một bộ hướng dẫn cho các ứng dụng dựa trên AI.

 2. Cách tiếp cận đầy đủ

Việc sẵn sàng truy cập và truy xuất nhanh chóng Dữ liệu lớn hoặc khối lượng lớn dữ liệu đang dẫn đầu một cuộc cách mạng. Nếu chúng ta xem xét kịch bản của một thập kỷ trở lại đây, thì các nhà khoa học dữ liệu và thống kê đã phải giới hạn công việc của họ trong phạm vi 'tập dữ liệu mẫu'. Điều này hiện đã thay đổi đáng kể vì giờ đây họ cũng có thể làm việc không sợ hãi với dữ liệu thực. Ngoài ra, giờ đây dữ liệu dựa trên Lặp lại và các công cụ phân tích dự đoán đã có sẵn và do đó, nhiều tổ chức hơn đang hướng tới cách tiếp cận dữ liệu đầu tiên sang cách tiếp cận dựa trên giả thuyết, cuối cùng tạo ra sự thúc đẩy cho AI.

Nguồn: martechtoday.com

 3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) được tận dụng trong một số ứng dụng tương tác. Một vài ví dụ bao gồm Siri, bot dịch vụ ngân hàng trực tuyến, Alexa và những thứ khác. Hơn nữa, Học từ sự tương tác của con người là một phần quan trọng của AI và NLP vì Dữ liệu lớn có khả năng tìm kiếm thông tin liên quan trong khối lượng lớn dữ liệu để có được thông tin chi tiết chung. Ngoài ra, Dữ liệu lớn có thể giúp xác định và tiết lộ các mẫu trên các nguồn dữ liệu sẽ mang lại hiệu quả cho AI.

4. Chi phí và hiệu suất

Có một cuộc chiến bất tận đang diễn ra giữa chi phí và hiệu suất. Các thiết bị bộ nhớ hiện đang làm cho nó có thể lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn một cách hiệu quả và chúng ta cần những thứ này rất nhiều! Ghi nhớ điều này, Upmem, một tổ chức nổi tiếng của Pháp, đã giới thiệu một phương pháp giảm tải xử lý sang DRAM cho khối lượng công việc AI. Người ta phát hiện ra rằng bằng cách kết nối hàng nghìn đơn vị như vậy với một bộ xử lý truyền thống, khối lượng công việc sẽ chạy nhanh hơn hai mươi lần. Tuy nhiên, việc thực hiện điều này cần rất nhiều vốn đầu tư. Và do đó chúng tôi không thể làm cho chi phí và hiệu suất đi đôi với nhau; chắc chắn chúng ta sẽ phải thỏa hiệp với một điều.

Nguồn: codekul.com

Đọc thêm:  Dữ liệu lớn & Trí tuệ nhân tạo kết hợp với Instagram và AI được hỗ trợ bởi Netflix

Không thể phủ nhận một thực tế rằng tầm ảnh hưởng của Dữ liệu lớn sẽ vượt xa sự mong đợi của chúng ta. Làn sóng đổi mới dự kiến ​​sẽ tăng cao nhờ sự kết hợp của AI và Dữ liệu lớn. Chúng tôi có thể nói như vậy bởi vì đây là hai con đường công nghệ hứa hẹn nhất mà các doanh nghiệp sẽ dựa vào trong tương lai. Đừng quên rằng làn sóng Dữ liệu lớn đầu tiên tập trung vào việc tăng tính linh hoạt và tốc độ tải lên và tải xuống dữ liệu, và điều này đã đạt được. Tuy nhiên, chúng ta có thể mất đủ thời gian để đạt được làn sóng thứ hai sẽ thúc đẩy AI bằng cách hiểu được sự hội tụ và phụ thuộc lẫn nhau đối với Dữ liệu lớn. Chúng tôi hy vọng rằng bạn thích đọc bài đăng trên blog này, hãy cho chúng tôi biết quan điểm của bạn trong phần bình luận bên dưới!