Kuinka Big Data muuttaa tekoälyä?

Äskettäin "The Economists" korosti sitä tosiasiaa, että datasta on tullut ihmisten arvokkain tavara. Kun pieniä tietopaloja yhdistetään suuressa mittakaavassa, sitä kutsutaan Big Dataksi. Vaikka olemme kiireisiä Big Datan turvaamisessa hyökkäyksiltä, ​​se edistää hiljaa tekoälyn kasvua. Kysytkö miten? No, koneoppiminen, tekoälyn osa tekee räjähdysmäisesti parannuksia, ja sitä voidaan kutsua "informaation eskaloituneeksi strategiaksi". Yksinkertaisesti sanottuna tekoälyn tekemiseen, testaamiseen ja valmisteluun tarvitaan valtavia datapaloja.

Ei voida kiistää sitä tosiasiaa, että tekoälyllä on valtava potentiaali tehostaa eri sektoreita. Sitä hyödyntävät rahoitusyritykset, autoteollisuus, lakitoimistot ja mikä ei! Näin ollen datan hallussapidosta ja sen analysoinnista tekoälyllä on tullut olennaista yrityksille, jotka odottavat kilpailemista keskenään. Jos luotamme Tekoäly- ja robotiikkakeskuksen raportteihin' silloin tekoäly ei ole jotain, mitä on löydetty äskettäin! Se on ollut ympärillämme vuodesta 1986. Tekoälyn ja koneoppimisen ominaisuudet ovat pysyneet mysteerinä melko pitkään, koska meiltä puuttui suuria määriä useista lähteistä kerättyä dataa. Koska ne olivat ratkaisevan tärkeitä tekoälykoneidemme oppimisen kannalta, mitään merkittävää kehitystä ei voitu tehdä. Mutta nyt skenaario on muuttunut, ja meillä ei ole vain suuria tietomääriä, vaan myös kyky analysoida tietojoukkoja. Ja siten "Big Datan" kehitys on muuttanut dramaattisesti tekoälyn laajuutta ja tulevaisuutta merkittävästi. Etkö ole samaa mieltä? Lue lisää saadaksesi tietää syistä samaan päätelmään!

Lähde: betanews.com

1. Laskentateho

Laskennallinen kapasiteetti voi muuttaa Big Datan taakasta liiketoiminnan hyödykkeeksi, ja sama on aloitettu. Aiemmin se vei paljon aikaa ja investointeja, mutta nykyään tarvitsemme vain nanosekunteja miljoonien tietojoukkojen tai Big Datan käsittelemiseen. Ansio tästä menee laskennan nopeuden eksponentiaaliselle kasvulle. Sekvenssi- ja rinnakkaislaskennan edistysaskeleet auttavat nyt tietojen käsittelyssä reaaliajassa. Lisäksi se johtaa ohjeet tekoälypohjaisille sovelluksille.

 2. Asianmukainen lähestymistapa

Big Datan tai suurten tietomäärien käyttövalmius ja nopea nouto johtavat vallankumoukseen. Jos tarkastellaan vuosikymmenen takaista skenaariota, datatieteilijät ja tilastotieteilijät joutuivat rajoittamaan työnsä "näyteaineistoihin". Tämä on muuttunut dramaattisesti nyt, koska he voivat nyt työskennellä pelottomasti myös todellisten tietojen kanssa. Myös iteraatiopohjaiset tiedot ja ennustavat analytiikkatyökalut ovat nyt saatavilla, ja näin ollen yhä useammat organisaatiot ovat siirtymässä kohti data-ensisijaista lähestymistapaa hypoteesiin perustuvaan lähestymistapaan, mikä antaa lopulta sysäyksen tekoälylle.

Lähde: martechtoday.com

 3. Luonnollisen kielen käsittely

Natural Language Processing (NLP) -teknologiaa hyödynnetään useissa interaktiivisissa sovelluksissa. Muutamia esimerkkejä ovat Siri, verkkopankkipalvelubotit, Alexa ja muut. Lisäksi ihmisten vuorovaikutuksesta oppiminen on olennainen osa tekoälyä ja NLP:tä, koska Big Data pystyy löytämään olennaista tietoa suurista tietomääristä kollektiivisen näkemyksen saamiseksi. Big Data voi myös auttaa tunnistamaan ja paljastamaan eri tietolähteiden malleja, jotka osoittautuvat hedelmällisiksi tekoälylle.

4. Kustannukset ja suorituskyky

Kustannusten ja suorituskyvyn välillä käydään loputonta taistelua. Muistilaitteet mahdollistavat nyt Big Datan tehokkaan tallentamisen ja noudon, ja tarvitsemme niitä runsaasti! Tämä pitää mielessä Upmem, suosittu ranskalainen organisaatio, on ottanut käyttöön menetelmän siirtää prosessointi DRAM-muistiin tekoälyn työtaakkaa varten. On selvinnyt, että yhdistämällä tuhansia tällaisia ​​yksiköitä perinteiseen prosessoriin työmäärä kulkee kaksikymmentä kertaa nopeammin. Tämän toteuttaminen vaatii kuitenkin paljon investointeja. Siksi emme voi saada kustannuksia ja suorituskykyä käsi kädessä. joudumme varmasti tekemään kompromissin yhdestä.

Lähde: codekul.com

Lue myös:  Big Data ja tekoäly yhdistyvät Instagramin ja tekoälyn tuottaman Netflixin kanssa

Ei voida kiistää sitä tosiasiaa, että Big Datan vaikutus ylittää odotuksemme. Innovaatioaaltojen odotetaan voimistuvan tekoälyn ja Big Datan yhdistämisen myötä. Voimme sanoa niin, koska nämä kaksi ovat lupaavimpia teknologiapolkuja, joihin yritykset luottavat tulevaisuudessa. Älä unohda, että Big Datan ensimmäinen aalto keskittyi joustavuuden ja nopeuden lisäämiseen datan lataamisessa ja lataamisessa, ja tämä on saavutettu. Saatamme kuitenkin kestää tarpeeksi kauan saavuttaaksemme toisen aallon, joka hyödyntää tekoälyä ymmärtämällä lähentymistä ja keskinäistä riippuvuutta Big Datan suhteen. Toivomme, että pidit tämän blogikirjoituksen lukemisesta, kerro meille näkemyksesi alla olevassa kommenttiosiossa!