大數據如何改變人工智能？

近日，《經濟學人》強調數據已成為人們持有的最有價值的商品。當小塊數據大規模組合時，它被稱為大數據。在我們忙於保護大數據免受攻擊的同時，它也在悄悄地為人工智能的發展做出貢獻。你問怎麼做？嗯，機器學習，人工智能的一個部分正在取得指數級的改進，可以被稱為“信息升級策略”。簡而言之，製作、測試和準備人工智能需要大量數據。

不可否認，人工智能具有推動各個領域發展的巨大潛力。它正被金融公司、汽車行業、法律辦公室等利用！因此，對於期待相互競爭的企業來說，擁有數據並使用人工智能進行分析已變得至關重要。如果我們相信“人工智能和機器人中心”的報告' 那麼人工智能不是最近才發現的東西！自 1986 年以來，它一直存在於我們身邊。 AI 和機器學習的功能長期以來一直是個謎，因為我們缺乏從多個來源收集的大量數據。由於它們對於讓我們的 AI 機器學習至關重要，因此無法進行重大開發。但是現在，情況發生了變化，我們不僅擁有大量數據，而且還具備分析數據集的能力。因此，“大數據”的發展極大地改變和改變了人工智能的範圍和未來。你不同意？進一步閱讀以了解得出相同結論的原因！

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1. 計算能力

計算能力可以將大數據從負擔轉變為業務資產，同樣已經開始。以前它需要花費大量的時間和投資，但今天，我們只需要納秒來處理數百萬個數據集或大數據。這要歸功於計算速度的指數級增長。順序和並行計算的進步現在有助於實時處理數據。此外，它還為基於人工智能的應用程序推導出了一套指導方針。

 2.適當的方法

準備好訪問和快速檢索大數據或大量數據正在引領一場革命。如果我們考慮十年前的情景，那麼數據科學家和統計學家不得不將他們的工作限制在“樣本數據集”上。現在這已經發生了巨大的變化，因為他們現在也可以無所畏懼地處理真實數據。此外，現在可以使用基於迭代的數據和預測分析工具，因此越來越多的組織正在轉向基於數據的方法到基於假設的方法，最終推動人工智能發展。

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 3. 自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 技術在多個交互式應用程序中得到利用。一些示例包括 Siri、在線銀行服務機器人、Alexa 等。此外，從人類交互中學習是 AI 和 NLP 的重要組成部分，因為大數據能夠在大量數據中找到相關信息以獲得集體見解。此外，大數據可以幫助識別和揭示跨數據源的模式，這將證明對人工智能富有成效。

4. 成本和性能

成本和性能之間有一場無休止的戰鬥。存儲設備現在使有效存儲和檢索大數據成為可能，我們需要大量這些！牢記這一點，法國著名組織 Upmem 推出了一種方法，可以將 AI 工作負載的處理卸載到 DRAM。結果表明，通過將數千個此類單元連接到傳統處理器，工作負載的運行速度將提高 20 倍。然而，實現這一點需要大量投資。因此我們不能讓成本和性能齊頭並進；我們肯定要妥協一個。

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不可否認，大數據的影響將超出我們的預期。人工智能和大數據的結合有望推動創新浪潮。我們可以這樣說，因為這兩條是未來企業將依賴的最有前途的技術路徑。我們不要忘記，第一波大數據集中在提高上傳和下載數據的靈活性和速度，而這已經實現了。但是，我們可能需要足夠長的時間才能通過了解大數據的融合和相互依賴來實現利用人工智能的第二波浪潮。我們希望您喜歡閱讀這篇博文，請在下面的評論部分告訴我們您的觀點！