Hogyan alakítják át a nagy adatok a mesterséges intelligenciát?

A közelmúltban a The Economists hangsúlyozta, hogy az adatok az emberek legértékesebb árucikkéjévé váltak. Ha kis adatdarabokat kombinálnak nagy léptékben, akkor azt Big Data-nak nevezik. Miközben azzal vagyunk elfoglalva, hogy megvédjük a Big Data-t a támadásoktól, csendesen hozzájárul a mesterséges intelligencia növekedéséhez. Azt kérdezed, hogyan? Nos, a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia egy része exponenciális fejlesztéseken megy keresztül, és „az információs eszkaláció stratégiájának” nevezhető. Egyszerűen fogalmazva, hatalmas adattömbökre van szükség a mesterséges intelligencia létrehozásához, teszteléséhez és előkészítéséhez.

Tagadhatatlan, hogy a mesterséges intelligencia hatalmas potenciállal rendelkezik a különböző szektorok fellendítésére. Pénzügyi cégek, autóipar, jogi irodák és mi más! Így az adatok birtoklása és azok mesterséges intelligencia segítségével történő elemzése elengedhetetlenné vált az egymással versengő vállalkozások számára. Ha megbízunk a Mesterséges Intelligencia és Robotika Központ jelentéseibenAkkor a mesterséges intelligencia nem olyan dolog, amit mostanában fedeztek fel! 1986 óta van körülöttünk. Az AI és a Machine Learning képességei meglehetősen sokáig rejtélyek maradtak, mert hiányoztak a több forrásból összegyűjtött nagy mennyiségű adat. Mivel kulcsfontosságúak voltak az AI-gépeink tanulásában, nem lehetett jelentős fejlesztést végrehajtani. De most a forgatókönyv megváltozott, és nemcsak nagy mennyiségű adat áll rendelkezésünkre, hanem adatkészletek elemzésére is lehetőségünk van. Így a „Big Data” fejlesztései drasztikusan megváltoztatták és átalakították az AI hatókörét és jövőjét. Nem értesz egyet? Olvasson tovább, hogy megtudja, milyen okok indokolják ugyanezt a következtetést!

Forrás: betanews.com

1. Számítási teljesítmény

A számítási kapacitás a Big Data-t teherből üzleti eszközzé tudja változtatni, és ez már elkezdődött. Korábban ez sok időt és befektetést igényelt, de ma már csak nanoszekundumokra van szükségünk több millió adatkészlet vagy Big Data feldolgozásához. Ennek érdeme a számítási sebesség exponenciális növekedése. A szekvenciális és párhuzamos számítástechnikai fejlesztések most már segítik az adatok valós idejű feldolgozását. Ezen túlmenően irányelveket is tartalmaz az AI-alapú alkalmazásokhoz.

 2. Megfelelő megközelítés

A Big Data vagy a nagy mennyiségű adat elérésére kész és gyors visszakeresése forradalmat vezet. Ha egy évtizeddel ezelőtti forgatókönyvet vesszük, akkor az adattudósoknak és statisztikusoknak munkájukat „mintaadatkészletekre” kellett korlátozniuk. Ez most drasztikusan megváltozott, mivel immár félelem nélkül dolgozhatnak a valós adatokkal is. Ezen kívül most már elérhetők az iteráció alapú adatok és a prediktív elemző eszközök, így egyre több szervezet halad az adatokon alapuló megközelítés felé a hipotézis alapú megközelítés felé, ami végül lendületet ad az AI-nak.

Forrás: martechtoday.com

 3. Természetes nyelvi feldolgozás

A Natural Language Processing (NLP) technológiákat számos interaktív alkalmazásban hasznosítják. Néhány példa a Siri, az online banki szolgáltató robotok, az Alexa és mások. Ezenkívül az emberi interakcióból való tanulás kulcsfontosságú része az AI-nak és az NLP-nek, mivel a Big Data képes releváns információkat találni nagy mennyiségű adatban, hogy kollektív betekintést nyerhessen. A Big Data emellett segíthet az adatforrások közötti minták azonosításában és feltárásában, amelyek gyümölcsözőnek bizonyulnak az AI számára.

4. Költség és teljesítmény

Végtelen harc folyik a költségek és a teljesítmény között. A memóriaeszközök ma már lehetővé teszik a Big Data hatékony tárolását és visszakeresését, és ezekre nagy szükségünk van! Ezt szem előtt tartva, az Upmem, egy népszerű francia szervezet, bevezetett egy módszert a feldolgozás DRAM-ba való feltöltésére az AI-munkaterhelésekhez. Kiderült, hogy ha több ezer ilyen egységet csatlakoztatunk egy hagyományos processzorhoz, hússzor gyorsabban fog lefutni a terhelés. Ennek megvalósítása azonban sok befektetést igényel. Ezért nem tudjuk kéz a kézben járni a költségeket és a teljesítményt; egy bizonyosan kompromisszumot kell kötnünk.

Forrás: codekul.com

Olvassa el még: A  Big Data és a mesterséges intelligencia egyesül az Instagrammal és a mesterséges intelligencia által működtetett Netflix-szel

Tagadhatatlan, hogy a Big Data befolyása meghaladja a várakozásainkat. A mesterséges intelligencia és a Big Data kombinációja várhatóan tovább fokozza az innovációs hullámokat. Ezt azért mondhatjuk, mert ez a kettő a legígéretesebb technológiai út, amelyre a jövőben támaszkodni fognak a vállalkozások. Ne felejtsük el, hogy a Big Data első hulláma az adatok feltöltésének és letöltésének rugalmasságának és sebességének növelésére koncentrált, és ez sikerült is. Előfordulhat azonban, hogy elég sok időbe telhet a második hullám elérése, amely kihasználja az AI-t, megértve a Big Data konvergenciáját és kölcsönös függőségét. Reméljük, hogy tetszett olvasni ezt a blogbejegyzést, ossza meg velünk véleményét az alábbi megjegyzések részben!