Hvor Big Data transformerer kunstig intelligens?

For nylig understregede "The Economists" det faktum, at data er blevet den mest værdifulde vare, som folk besidder. Når små bidder af data kombineres i stor skala, så kaldes det Big Data. Mens vi har travlt med at sikre Big Data mod angreb, bidrager det stille og roligt til væksten af ​​kunstig intelligens. Du spørger hvordan? Nå, Machine Learning, en sektion af AI laver eksponentielle forbedringer og kan betegnes som "den eskalerede informationsstrategi." Kort sagt, store bidder af data er nødvendige for at lave, teste og forberede AI.

Der kan ikke benægtes det faktum, at AI har et enormt potentiale til at booste forskellige sektorer. Det bliver udnyttet af finansielle virksomheder, bilindustrien, juridiske kontorer og hvad ikke! Således er besiddelse af data og deres analyse ved hjælp af AI blevet afgørende for virksomheder, der ser frem til at konkurrere med hinanden. Hvis vi stoler på rapporterne fra ' Center for Kunstig Intelligens og Robotik' så er AI ikke noget, der er blevet opdaget for nylig! Det har været omkring os siden 1986. Mulighederne for AI og Machine Learning har været et mysterium ret længe, ​​fordi vi manglede store mængder data, der er blevet indsamlet fra flere kilder. Da de var afgørende for at få vores AI-maskiner til at lære, kunne der ikke foretages nogen væsentlig udvikling. Men nu har scenariet ændret sig, og vi har ikke kun store mængder data, men også evnen til at analysere datasæt. Og således har udviklingen i 'Big Data' drastisk ændret og transformeret omfanget og fremtiden for AI markant. Er du ikke enig? Læs videre for at vide om årsagerne til at konkludere det samme!

Kilde: betanews.com

1. Computerkraft

Beregningskapacitet kan transformere Big Data fra en byrde til et forretningsaktiv, og det samme er startet. Tidligere krævede det meget tid og investeringer, men i dag har vi bare brug for Nanosekunder til at behandle millioner af datasæt eller Big Data. Æren for dette går til eksponentiel stigning i databehandlingshastigheden. Fremskridtene sekventiel og parallel computing hjælper nu med at behandle data i realtid. Desuden udleder den et sæt retningslinjer for AI-baserede applikationer.

 2. Tilstrækkelig tilgang

Den klar til adgang og hurtige hentning af Big Data eller de store mængder data fører til en revolution. Hvis vi betragter scenariet for et årti tilbage, så måtte dataforskere og statistikere begrænse deres arbejde til 'prøvedatasæt'. Dette har ændret sig drastisk nu, da de nu også kan arbejde frygtløst med de rigtige data. Også nu er iterationsbaserede data og forudsigelige analyseværktøjer tilgængelige, og dermed bevæger flere organisationer sig mod en data-første tilgang til hypotesebaseret tilgang, hvilket i sidste ende giver et løft til AI.

Kilde: martechtoday.com

 3. Naturlig sprogbehandling

Natural Language Processing (NLP) teknologier udnyttes i flere interaktive applikationer. Et par eksempler inkluderer Siri, onlinebanktjenestebots, Alexa og andre. Desuden er læring af menneskelig interaktion en afgørende del af AI og NLP, da Big Data har evnen til at finde relevant information i store mængder data for at opnå kollektiv indsigt. Big Data kan også hjælpe med at identificere og afsløre mønstre på tværs af datakilder, som vil vise sig frugtbare for AI.

4. Omkostninger og ydeevne

Der foregår en endeløs kamp mellem omkostninger og ydeevne. Hukommelsesenheder gør det nu muligt effektivt at gemme og hente Big Data, og vi har brug for disse i overflod! Med dette i tankerne har Upmem, en populær fransk organisation, introduceret en metode til at overføre behandling til DRAM for AI-arbejdsbelastninger. Det er fundet ud af, at ved at forbinde tusindvis af sådanne enheder til en traditionel processor, vil arbejdsbyrden køre tyve gange hurtigere. Men at implementere dette kræver mange investeringer. Og derfor kan vi ikke få omkostninger og ydeevne til at gå hånd i hånd; vi skal helt sikkert gå på kompromis med en.

Kilde: codekul.com

Læs også:  Big Data & AI kommer sammen med Instagram & AI Powered Netflix

Der kan ikke benægtes, at Big Datas indflydelse vil gå ud over vores forventninger. Innovationsbølgerne forventes at blive forstærket af kombinationen af ​​AI og Big Data. Vi kan sige det, fordi disse to er de mest lovende teknologiske veje, som virksomhederne vil stole på i fremtiden. Lad os ikke glemme, at den første bølge af Big Data var koncentreret om at øge fleksibiliteten og hastigheden til at uploade og downloade data, og dette er opnået. Vi kan dog tage lang tid nok til at opnå anden bølge, der vil udnytte AI ved at forstå konvergensen og indbyrdes afhængighed med hensyn til Big Data. Vi håber, at du kunne lide at læse dette blogindlæg, fortæl os dine synspunkter i kommentarfeltet nedenfor!