Kuidas suurandmed muudavad tehisintellekti?

Hiljuti rõhutas "The Economists" tõsiasja, et andmetest on saanud inimeste kõige väärtuslikum kaup. Kui väikeseid andmetükke kombineeritakse suures mahus, nimetatakse seda suurandmeteks. Kuigi oleme hõivatud suurandmete kaitsmisega rünnakute eest, aitab see vaikselt kaasa tehisintellekti kasvule. Küsite, kuidas? Noh, masinõpe, tehisintellekti osa teeb eksponentsiaalseid täiustusi ja seda võib nimetada "teabe eskalatsiooni strateegiaks". Lihtsamalt öeldes on tehisintellekti loomiseks, testimiseks ja ettevalmistamiseks vaja tohutuid andmeid.

Ei saa eitada tõsiasja, et tehisintellektil on tohutu potentsiaal erinevate sektorite turgutamiseks. Seda kasutavad finantsettevõtted, autotööstus, õigusbürood ja mis mitte! Seega on andmete omamine ja nende analüüs tehisintellekti abil muutunud hädavajalikuks ettevõtetele, kes ootavad üksteisega konkureerimist. Kui usaldame Tehisintellekti ja Robootika Keskuse aruandeid' siis pole AI midagi, mida on hiljuti avastatud! See on olnud meie ümber aastast 1986. Tehisintellekti ja masinõppe võimalused on jäänud üsna kauaks saladuseks, sest meil puudus suur hulk andmeid, mida oleks kogutud mitmest allikast. Kuna need olid meie tehisintellekti masinate õppimise jaoks üliolulised, ei saanud märkimisväärset arendustööd teha. Kuid nüüd on stsenaarium muutunud ja meil pole mitte ainult suuri andmemahtusid, vaid ka võime andmekogumeid analüüsida. Seega on suurte andmete areng AI ulatust ja tulevikku oluliselt muutnud ja muutnud. Kas te pole nõus? Sama järelduse põhjuste kohta lugege edasi!

Allikas: betanews.com

1. Arvutusvõimsus

Arvutusvõimsus võib muuta suurandmed koormast ettevõtte varaks ja sellega on alustatud. Varem võttis see palju aega ja investeeringuid, kuid tänapäeval vajame miljonite andmekogumite või suurandmete töötlemiseks lihtsalt nanosekundeid. Selle põhjuseks on andmetöötluse kiiruse eksponentsiaalne tõus. Järjestikuse ja paralleelse andmetöötluse edusammud aitavad nüüd andmeid reaalajas töödelda. Lisaks tuleneb see juhiste kogum AI-põhiste rakenduste jaoks.

 2. Adekvaatne lähenemine

Suurandmete või suurte andmemahtude juurde pääsemise ja kiire otsimise valmidus viib revolutsiooni. Kui arvestada kümne aasta tagust stsenaariumit, siis andmeteadlased ja statistikud pidid oma töös piirduma "näidisandmekogumitega". See on nüüd drastiliselt muutunud, kuna nad saavad nüüd kartmatult töötada ka tegelike andmetega. Samuti on nüüd saadaval iteratsioonipõhised andmed ja ennustavad analüütika tööriistad ning seega on rohkem organisatsioone liikumas andmepõhise lähenemisviisi poole hüpoteesil põhinevale lähenemisviisile, andes lõpuks tõuke tehisintellektile.

Allikas: martechtoday.com

 3. Loomuliku keele töötlemine

Loodusliku keele töötlemise (NLP) tehnoloogiaid kasutatakse mitmes interaktiivses rakenduses. Mõned näited hõlmavad Siri, Interneti-pangateenuste roboteid, Alexa ja teisi. Lisaks on inimestevahelisest suhtlusest õppimine tehisintellekti ja NLP oluline osa, kuna suurandmetel on võimalik leida asjakohast teavet suurtest andmemahtudest, et saada kollektiivseid teadmisi. Samuti võivad suurandmed aidata tuvastada ja paljastada andmeallikate vahelisi mustreid, mis osutuvad tehisintellekti jaoks viljakaks.

4. Kulud ja jõudlus

Kulude ja jõudluse vahel käib lõputu võitlus. Mäluseadmed võimaldavad nüüd tõhusalt salvestada ja hankida suurandmeid ning me vajame neid ohtralt! Seda silmas pidades on populaarne Prantsuse organisatsioon Upmem kasutusele võtnud meetodi, kuidas tehisintellekti töökoormuste jaoks DRAM-i töötlemine maha laadida. Selgitatakse välja, et tuhandete selliste seadmete ühendamisel traditsioonilise protsessoriga jookseb töökoormus paarkümmend korda kiiremini. Selle elluviimine nõuab aga suuri investeeringuid. Seetõttu ei saa me kulusid ja jõudlust käsikäes hoida. me peame ühes osas kindlasti kompromisse tegema.

Allikas: codekul.com

Lugege ka:  suurandmed ja tehisintellekt saavad koos Instagrami ja tehisintellektiga Netflixiga

Ei saa eitada tõsiasja, et suurandmete mõju ületab meie ootusi. Arvatakse, et tehisintellekti ja suurandmete kombinatsioon suurendab uuenduslaineid. Võime nii öelda, sest need kaks on kõige paljutõotavamad tehnoloogiateed, millele ettevõtted tulevikus toetuvad. Ärgem unustagem, et Big Data esimene laine keskendus andmete üles- ja allalaadimise paindlikkuse ja kiiruse suurendamisele ning see on saavutatud. Siiski võib meil kuluda piisavalt kaua aega, et jõuda teise laineni, mis võimendab AI-d, mõistes suurandmete lähenemist ja vastastikust sõltuvust. Loodame, et teile meeldis selle ajaveebi postituse lugemine, andke meile oma seisukohtadest teada allpool olevas kommentaaride jaotises!