Koliko veliki podaci transformiraju umjetnu inteligenciju?

Nedavno su “The Economists” naglasili činjenicu da su podaci postali najvrjednija roba koju ljudi drže. Kada se mali komadi podataka kombiniraju u velikom obimu, onda se to naziva velikim podacima. Iako smo zauzeti osiguravanjem velikih podataka od napada, oni tiho pridonose rastu umjetne inteligencije. Pitate kako? Pa, Strojno učenje, dio AI-a radi eksponencijalna poboljšanja i može se nazvati "strategijom eskalacije informacija". Jednostavno rečeno, za izradu, testiranje i pripremu AI potrebni su ogromni komadi podataka.

Ne može se poreći činjenica da AI ima golem potencijal za jačanje različitih sektora. Iskorištavaju ga financijske tvrtke, automobilska industrija, pravni uredi i što sve ne! Stoga su posjedovanje podataka i njihova analiza pomoću umjetne inteligencije postali ključni za tvrtke koje se raduju međusobnom natjecanju. Ako vjerujemo izvješćima ' Centra za umjetnu inteligenciju i robotiku' onda AI nije nešto što je nedavno otkriveno! Postoji oko nas od 1986. Mogućnosti umjetne inteligencije i strojnog učenja prilično su dugo ostale misterij jer su nam nedostajale velike količine podataka prikupljenih iz više izvora. Budući da su bili ključni za učenje naših AI strojeva, nije se mogao napraviti značajan razvoj. Ali sada se scenarij promijenio i ne samo da imamo velike količine podataka nego i mogućnost analize skupova podataka. Stoga su razvoji u 'Big Data' drastično promijenili i značajno transformirali opseg i budućnost AI. Ne slažete se? Čitajte dalje da biste saznali o razlozima za sklapanje istog!

Izvor: betanews.com

1. Računalna snaga

Računalni kapacitet može transformirati velike podatke iz tereta u poslovnu imovinu i isto je započeto. Prije je to zahtijevalo puno vremena i ulaganja, ali danas su nam potrebne samo nanosekunde za obradu milijuna skupova podataka ili velikih podataka. Zasluge za to idu eksponencijalnom rastu brzine računanja. Napredak sekvencijalnog i paralelnog računanja sada pomaže u obradi podataka u stvarnom vremenu. Nadalje, izvodi skup smjernica za aplikacije temeljene na umjetnoj inteligenciji.

 2. Adekvatan pristup

Spreman pristup i brzo dohvaćanje velikih podataka ili velikih količina podataka vodi revoluciju. Ako uzmemo u obzir scenarij od desetljeća unatrag, onda su znanstvenici i statističari morali ograničiti svoj rad na 'skupove uzoraka podataka'. To se sada drastično promijenilo jer sada mogu neustrašivo raditi i sa stvarnim podacima. Također, sada su dostupni podaci temeljeni na iteraciji i alati za prediktivnu analitiku, pa se stoga sve više organizacija kreće prema pristupu koji se temelji na podacima na hipotezi, što na kraju daje poticaj AI.

Izvor: martechtoday.com

 3. Obrada prirodnog jezika

Tehnologije obrade prirodnog jezika (NLP) koriste se u nekoliko interaktivnih aplikacija. Nekoliko primjera uključuje Siri, botove usluge internetskog bankarstva, Alexa i druge. Štoviše, učenje iz ljudske interakcije ključni je dio AI i NLP-a jer Big Data ima sposobnost pronaći relevantne informacije u velikim količinama podataka kako bi se dobio kolektivni uvid. Također, Big Data može pomoći u identificiranju i otkrivanju obrazaca u različitim izvorima podataka koji će se pokazati plodonosnim za AI.

4. Trošak i učinak

U tijeku je beskrajna bitka između cijene i performansi. Memorijski uređaji sada omogućuju učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje velikih podataka, a potrebni su nam u izobilju! Imajući to na umu, Upmem, popularna francuska organizacija, uvela je metodu prenošenja obrade u DRAM za radna opterećenja umjetne inteligencije. Doznaje se da će povezivanjem tisuća takvih jedinica na tradicionalni procesor opterećenje raditi dvadeset puta brže. Međutim, implementacija ovoga zahtijeva velika ulaganja. Stoga ne možemo učiniti da troškovi i performanse idu ruku pod ruku; morat ćemo napraviti kompromis oko jednog sigurno.

Izvor: codekul.com

Pročitajte također:  Veliki podaci i AI dolaze zajedno s Instagramom i Netflixom koji pokreće AI

Ne može se poreći činjenica da će utjecaj Big Data nadmašiti naša očekivanja. Očekuje se da će valovi inovacija biti pojačani kombinacijom AI i velikih podataka. Možemo reći jer su ova dva najperspektivnija tehnološka puta na koje će se poduzeća oslanjati u budućnosti. Ne zaboravimo da je prvi val Big Data bio koncentriran na povećanje fleksibilnosti i brzine učitavanja i preuzimanja podataka, što je i postignuto. Međutim, moglo bi nam trebati dovoljno dugo da postignemo drugi val koji će utjecati na umjetnu inteligenciju razumijevanjem konvergencije i međuovisnosti s obzirom na velike podatke. Nadamo se da vam se svidjelo čitanje ovog blog posta, javite nam svoje stavove u odjeljku za komentare ispod!