Колко големи данни трансформират изкуствения интелект?

Наскоро „Икономистите“ наблегнаха на факта, че данните са се превърнали в най-ценната стока, държана от хората. Когато малки парчета данни се комбинират в голям мащаб, тогава това се нарича големи данни. Въпреки че сме заети с осигуряването на големи данни от атаки, те тихо допринасят за растежа на изкуствения интелект. Питаш как? Е, машинното обучение, част от AI прави експоненциални подобрения и може да се нарече „стратегия за ескалиране на информацията“. Просто казано, за създаване, тестване и подготовка на ИИ са необходими огромни парчета данни.

Не може да се отрече фактът, че AI има огромен потенциал за стимулиране на различни сектори. Той се използва от финансови фирми, автомобилна индустрия, правни офиси и какво ли още не! По този начин притежаването на данни и техният анализ с помощта на AI станаха от съществено значение за бизнеса, който очаква с нетърпение да се конкурира. Ако се доверим на докладите на „ Център за изкуствен интелект и роботика' тогава AI не е нещо, което е открито наскоро! Той е около нас от 1986 г. Възможностите на AI и машинното обучение остават загадка доста дълго, защото ни липсваха големи обеми данни, събрани от множество източници. Тъй като те бяха от решаващо значение за научаването на нашите AI машини, не можеше да се направи значително развитие. Но сега сценарият се промени и ние не само имаме големи обеми от данни, но и способността да анализираме набори от данни. И по този начин разработките в „Големите данни“ драстично промениха и трансформираха значително обхвата и бъдещето на AI. Не сте съгласни? Прочетете повече, за да научите за причините за сключването на същото!

Източник: betanews.com

1. Изчислителна мощност

Изчислителният капацитет може да превърне големите данни от тежест в бизнес актив и същото е започнато. По-рано това отнемаше много време и инвестиции, но днес се нуждаем само от наносекунди, за да обработим милиони набори от данни или големи данни. Заслугата за това е експоненциалното нарастване на скоростта на изчисленията. Напредъкът на последователното и паралелното изчисление вече помага при обработката на данни в реално време. Освен това, той извлича набор от насоки за приложения, базирани на AI.

 2. Адекватен подход

Готовият за достъп и бързото извличане на големи данни или големи обеми данни води до революция. Ако разгледаме сценария от преди десетилетие, тогава учените по данни и статистиците трябваше да ограничат работата си до „набори от примерни данни“. Това се промени драстично сега, тъй като вече могат да работят безстрашно и с реалните данни. Също така, сега са налични данни, базирани на итерации, и инструменти за прогнозен анализ и по този начин повече организации се движат към подход, основан на данни, към базиран на хипотези подход, което в крайна сметка дава тласък на AI.

Източник: martechtoday.com

 3. Обработка на естествен език

Технологиите за обработка на естествен език (NLP) се използват в няколко интерактивни приложения. Няколко примера включват Siri, ботове за онлайн банкиране, Alexa и други. Освен това, ученето от човешкото взаимодействие е решаваща част от AI и NLP, тъй като Големите данни имат способността да намират подходяща информация в големи обеми данни, за да получат колективни прозрения. Също така големите данни могат да помогнат при идентифицирането и разкриването на модели в източниците на данни, които ще се окажат ползотворни за AI.

4. Разходи и производителност

Между цената и производителността се води безкрайна битка. Устройствата с памет сега правят възможно ефективно съхраняване и извличане на големи данни и ние се нуждаем от тях в изобилие! Имайки това предвид, Upmem, популярна френска организация, въведе метод за разтоварване на обработката в DRAM за AI работни натоварвания. Установява се, че чрез свързване на хиляди такива устройства към традиционен процесор, натоварването ще работи двадесет пъти по-бързо. Прилагането на това обаче изисква много инвестиции. И следователно не можем да накараме разходите и производителността да вървят ръка за ръка; ще трябва да направим компромис с едно със сигурност.

Източник: codekul.com

Прочетете също:  Големите данни и AI идват заедно с Instagram и Netflix с AI

Не може да се отрече фактът, че влиянието на Big Data ще надхвърли нашите очаквания. Очаква се вълните от иновации да се засилят чрез комбинация от AI и Big Data. Можем да кажем така, защото тези две са най-обещаващите технологични пътища, на които бизнесът ще разчита в бъдеще. Нека не забравяме, че първата вълна от Big Data беше концентрирана върху повишаване на гъвкавостта и скоростта за качване и изтегляне на данни и това беше постигнато. Въпреки това, може да ни отнеме достатъчно време, за да постигнем втора вълна, която ще използва AI чрез разбиране на сближаването и взаимозависимостта по отношение на големите данни. Надяваме се, че ви е харесало да прочетете тази публикация в блога, уведомете ни вашите мнения в секцията за коментари по-долу!