Kaip dideli duomenys transformuoja dirbtinį intelektą?

Neseniai „The Economists“ pabrėžė, kad duomenys tapo vertingiausia žmonių turima preke. Kai maži duomenų gabalai sujungiami dideliu mastu, tai vadinama dideliais duomenimis. Nors esame užsiėmę didele duomenų apsauga nuo atakų, jie tyliai prisideda prie dirbtinio intelekto augimo. Klausiate kaip? Na, mašininis mokymasis, AI dalis, atlieka eksponentinius patobulinimus ir gali būti vadinama „informacijos eskalavimo strategija“. Paprasčiau tariant, norint sukurti, išbandyti ir paruošti dirbtinį intelektą, reikia daugybės duomenų.

Negalima paneigti fakto, kad dirbtinis intelektas turi didžiulį potencialą paskatinti įvairius sektorius. Jį naudoja finansų įmonės, automobilių pramonė, teisinės įstaigos ir kas ne! Taigi, duomenų turėjimas ir jų analizė naudojant AI tapo būtinu verslui, kuris nekantriai laukia konkuravimo tarpusavyje. Jei pasitikėtume Dirbtinio intelekto ir robotikos centro ataskaitomisTada AI nėra kažkas, kas buvo atrasta neseniai! Ji buvo aplink mus nuo 1986 m. AI ir mašininio mokymosi galimybės išliko paslaptimi gana ilgai, nes mums trūko daug duomenų, kurie buvo surinkti iš kelių šaltinių. Kadangi jie buvo labai svarbūs norint, kad mūsų AI mašinos mokytųsi, nebuvo galima padaryti jokio reikšmingo tobulinimo. Tačiau dabar scenarijus pasikeitė ir turime ne tik didelius duomenų kiekius, bet ir galimybę analizuoti duomenų rinkinius. Taigi „didžiųjų duomenų“ raida smarkiai pakeitė ir pakeitė AI apimtį ir ateitį. Jūs nesutinkate? Skaitykite toliau, kad sužinotumėte apie priežastis, dėl kurių padarėte tą patį!

Šaltinis: betanews.com

1. Skaičiavimo galia

Skaičiavimo pajėgumai gali paversti didelius duomenis iš naštos į verslo turtą, ir tai buvo pradėta. Anksčiau tai užtrukdavo daug laiko ir investicijų, tačiau šiandien mums tereikia nanosekundžių, kad galėtume apdoroti milijonus duomenų rinkinių arba didelių duomenų. Nuopelnas už tai atitenka eksponentiniam skaičiavimo greičio padidėjimui. Nuosekliojo ir lygiagrečiojo skaičiavimo pažanga dabar padeda apdoroti duomenis realiuoju laiku. Be to, jame pateikiamos dirbtinio intelekto taikomųjų programų gairės.

 2. Adekvatus požiūris

Pasirengimas pasiekti ir greitai gauti didžiuosius duomenis arba didelius duomenų kiekius veda prie revoliucijos. Jei atsižvelgsime į dešimties metų senumo scenarijų, duomenų mokslininkai ir statistikos specialistai turėjo apsiriboti „duomenų pavyzdžių rinkiniais“. Dabar tai labai pasikeitė, nes dabar jie gali be baimės dirbti ir su tikrais duomenimis. Be to, šiuo metu yra prieinami iteracija pagrįsti duomenys ir nuspėjamosios analizės įrankiai, todėl vis daugiau organizacijų pereina prie duomenų pirmumo metodo ir hipotezėmis pagrįsto metodo, galiausiai suteikdamos postūmį dirbtiniam intelektui.

Šaltinis: martechtoday.com

 3. Natūralios kalbos apdorojimas

Natūralios kalbos apdorojimo (NLP) technologijos yra naudojamos keliose interaktyviose programose. Keletas pavyzdžių yra „Siri“, internetinės bankininkystės paslaugų robotai, „Alexa“ ir kt. Be to, mokymasis iš žmonių sąveikos yra esminė AI ir NLP dalis, nes dideli duomenys gali rasti svarbios informacijos dideliuose duomenų kiekiuose, kad būtų galima gauti kolektyvinių įžvalgų. Be to, dideli duomenys gali padėti nustatyti ir atskleisti duomenų šaltinių modelius, kurie bus naudingi dirbtiniam intelektui.

4. Kaina ir našumas

Vyksta nesibaigianti kova tarp kainos ir našumo. Atminties įrenginiai dabar leidžia efektyviai saugoti ir gauti didelius duomenis, o mums jų reikia labai daug! Turėdama tai omenyje, populiari prancūzų organizacija „Upmem“ pristatė metodą, kaip dirbtinio intelekto apkrovoms apdoroti į DRAM. Išsiaiškinta, kad prie tradicinio procesoriaus prijungus tūkstančius tokių agregatų, darbo krūvis veiks dvidešimt kartų greičiau. Tačiau norint tai įgyvendinti, reikia daug investicijų. Ir todėl negalime suderinti sąnaudų ir našumo; dėl vieno tikrai turėsime eiti į kompromisą.

Šaltinis: codekul.com

Taip pat skaitykite:  Didieji duomenys ir dirbtinis intelektas kartu su „Instagram“ ir dirbtiniu intelektu paremtu „Netflix“.

Negalima paneigti fakto, kad „Big Data“ įtaka viršys mūsų lūkesčius. Tikimasi, kad naujovių bangos padidės AI ir didžiųjų duomenų derinys. Galime taip teigti, nes šie du yra perspektyviausi technologijų keliai, kuriais verslas remsis ateityje. Nepamirškime, kad pirmoji Big Data banga buvo sutelkta į duomenų įkėlimo ir atsisiuntimo lankstumo ir greičio didinimą, ir tai buvo pasiekta. Tačiau galime užtrukti pakankamai ilgai, kad pasiektume antrąją bangą, kuri panaudos AI, suprasdama konvergenciją ir tarpusavio priklausomybę, susijusią su dideliais duomenimis. Tikimės, kad jums patiko skaityti šį tinklaraščio įrašą, praneškite mums savo nuomonę komentarų skiltyje žemiau!