Sa të dhëna të mëdha po transformojnë inteligjencën artificiale?

Kohët e fundit, “The Economists” theksoi faktin se të dhënat janë bërë malli më i vlefshëm i njerëzve. Kur copa të vogla të dhënash kombinohen në një shkallë të madhe, atëherë ato cilësohen si Big Data. Ndërsa ne jemi të zënë me sigurimin e të dhënave të mëdha nga sulmet, ato po kontribuojnë në heshtje drejt rritjes së Inteligjencës Artificiale. Ju pyesni si? Epo, Machine Learning, një pjesë e AI po bën përmirësime eksponenciale dhe mund të cilësohet si "strategjia e përshkallëzuar e informacionit". E thënë thjesht, kërkohen pjesë të mëdha të dhënash për të bërë, testuar dhe përgatitur AI.

Nuk mund të mohohet fakti që AI ka potencial të jashtëzakonshëm për të nxitur sektorë të ndryshëm. Ai po përdoret nga firmat financiare, industria e automobilave, zyrat ligjore dhe çfarë jo! Kështu, zotërimi i të dhënave dhe analiza e tyre duke përdorur AI janë bërë thelbësore për bizneset që presin me padurim të konkurrojnë njëra-tjetrën. Nëse u besojmë raporteve të ' Qendrës për Inteligjencë Artificiale dhe Robotikëatëherë AI nuk është diçka që është zbuluar kohët e fundit! Ajo ka qenë rreth nesh që nga viti 1986. Aftësitë e AI dhe të Mësimit të Makinerisë kanë mbetur një mister për mjaft kohë, sepse na mungonin vëllime të mëdha të të dhënave që janë mbledhur nga burime të shumta. Meqenëse ato ishin thelbësore për të mësuar makinat tona të AI, nuk mund të bëhej asnjë zhvillim i rëndësishëm. Por tani, skenari ka ndryshuar dhe ne kemi jo vetëm vëllime të mëdha të dhënash, por edhe aftësi për të analizuar grupet e të dhënave. Dhe kështu zhvillimet në 'Big Data' kanë ndryshuar dhe transformuar në mënyrë drastike shtrirjen dhe të ardhmen e AI. Nuk jeni dakord? Lexoni më tej për të ditur arsyet për të përfunduar të njëjtën gjë!

Burimi: betanews.com

1. Fuqia kompjuterike

Kapaciteti llogaritës mund të transformojë të dhënat e mëdha nga një barrë në aset biznesi dhe e njëjta gjë ka filluar. Më parë kërkonte shumë kohë dhe investim, por sot na duhen vetëm Nanosekonda për të përpunuar miliona grupe të dhënash ose Big Data. Merita për këtë i takon rritjes eksponenciale të shpejtësisë së llogaritjes. Përparimet e llogaritjes sekuenciale dhe paralele tani ndihmojnë në përpunimin e të dhënave në kohë reale. Për më tepër, ai nxjerr një sërë udhëzimesh për aplikacionet e bazuara në AI.

 2. Qasje adekuate

Gatishmëria për të hyrë dhe rikuperimi i shpejtë i të dhënave të mëdha ose vëllimeve të mëdha të të dhënave po udhëheq një revolucion. Nëse marrim parasysh skenarin e një dekade më parë, atëherë shkencëtarët e të dhënave dhe statisticienëve iu desh të kufizonin punën e tyre në "grumbullimet e të dhënave të mostrës". Kjo ka ndryshuar në mënyrë drastike tani pasi ata tani mund të punojnë pa frikë edhe me të dhënat reale. Gjithashtu, tani janë të disponueshme të dhënat e bazuara në përsëritje dhe mjetet analitike parashikuese, dhe kështu më shumë organizata po lëvizin drejt qasjes së parë të të dhënave ndaj qasjes së bazuar në hipoteza, duke i dhënë përfundimisht një shtysë AI.

Burimi: martechtoday.com

 3. Përpunimi i gjuhës natyrore

Teknologjitë e Përpunimit të Gjuhës Natyrore (NLP) përdoren në disa aplikacione ndërvepruese. Disa shembuj përfshijnë Siri, robotët e shërbimit bankar në internet, Alexa dhe të tjerë. Për më tepër, të mësuarit nga ndërveprimi njerëzor është një pjesë thelbësore e AI dhe NLP pasi Big Data ka aftësinë për të gjetur informacione përkatëse në vëllime të mëdha të dhënash për të marrë njohuri kolektive. Gjithashtu, Big Data mund të ndihmojë në identifikimin dhe zbulimin e modeleve nëpër burimet e të dhënave të cilat do të jenë të frytshme për AI.

4. Kostoja dhe performanca

Ekziston një betejë e pafundme midis kostos dhe performancës. Pajisjet e memories tani po bëjnë të mundur ruajtjen dhe marrjen në mënyrë efikase të të dhënave të mëdha dhe ne kemi nevojë për këto me bollëk! Duke e mbajtur këtë parasysh, Upmem, një organizatë e njohur franceze, ka prezantuar një metodë për të shkarkuar përpunimin në DRAM për ngarkesat e punës së AI. Është zbuluar se duke lidhur mijëra njësi të tilla me një procesor tradicional, ngarkesa e punës do të funksionojë njëzet herë më shpejt. Megjithatë, zbatimi i kësaj kërkon shumë investime. Prandaj, ne nuk mund të bëjmë që kostoja dhe performanca të shkojnë paralelisht; do të duhet të bëjmë kompromis për një me siguri.

Burimi: codekul.com

Lexoni gjithashtu:  Të dhënat e mëdha dhe AI ​​vijnë së bashku me Instagram dhe Netflix me AI

Nuk mund të mohohet fakti që ndikimi i Big Data do të shkojë përtej pritshmërive tona. Valët e inovacionit pritet të rriten nga kombinimi i AI dhe Big Data. Mund të themi kështu sepse këto dy janë rrugët teknologjike më premtuese në të cilat do të mbështeten bizneset në të ardhmen. Të mos harrojmë se vala e parë e Big Data u përqendrua në rritjen e fleksibilitetit dhe shpejtësisë për ngarkimin dhe shkarkimin e të dhënave dhe kjo është arritur. Sidoqoftë, mund të na duhet mjaft kohë për të arritur valën e dytë që do të përdorë AI duke kuptuar konvergjencën dhe ndërvarësinë në lidhje me Big Data. Shpresojmë që ju pëlqeu të lexoni këtë postim në blog, na tregoni pikëpamjet tuaja në seksionin e komenteve më poshtë!