Hur Big Data förvandlar artificiell intelligens?

Nyligen betonade "The Economists" det faktum att data har blivit den mest värdefulla varan som innehas av människor. När små bitar av data kombineras i stor skala, kallas det Big Data. Medan vi är upptagna med att säkra Big Data från attacker, bidrar det tyst till tillväxten av artificiell intelligens. Du frågar hur? Tja, Machine Learning, en del av AI gör exponentiella förbättringar och kan benämnas som "strategin för att eskalera information." Enkelt uttryckt krävs enorma bitar av data för att göra, testa och förbereda AI.

Det går inte att förneka det faktum att AI har en enorm potential att stärka olika sektorer. Det utnyttjas av finansiella företag, bilindustrin, juridiska kontor och vad inte! Således har innehav av data och dess analys med hjälp av AI blivit avgörande för företag som ser fram emot att konkurrera med varandra. Om vi ​​litar på rapporterna från ' Center for Artificial Intelligence and Robotics' då är AI inte något som har upptäckts nyligen! Det har funnits runt oss sedan 1986. Förmågan hos AI och Machine Learning har förblivit ett mysterium ganska länge eftersom vi saknade stora mängder data som har samlats in från flera källor. Eftersom de var avgörande för att få våra AI-maskiner att lära sig kunde ingen betydande utveckling göras. Men nu har scenariot förändrats och vi har inte bara stora mängder data utan också förmågan att analysera datamängder. Och därmed har utvecklingen inom 'Big Data' drastiskt förändrat och förändrat AIs omfattning och framtid avsevärt. Håller du inte med? Läs vidare för att veta om skälen till att dra samma slutsats!

Källa: betanews.com

1. Datorkraft

Beräkningskapacitet kan förvandla Big Data från en börda till affärstillgång och detsamma har påbörjats. Tidigare tog det mycket tid och investeringar, men idag behöver vi bara Nanosekunder för att bearbeta miljontals datamängder eller Big Data. Äran för detta går till exponentiell ökning av datorhastigheten. Framstegen med sekventiell och parallell beräkning hjälper nu till att bearbeta data i realtid. Dessutom härleder den en uppsättning riktlinjer för AI-baserade applikationer.

 2. Adekvat tillvägagångssätt

Den redo att komma åt och snabb hämtning av Big Data eller de stora datamängderna leder en revolution. Om vi ​​betraktar scenariot för ett decennium tillbaka, då var datavetare och statistiker tvungna att begränsa sitt arbete till "exempeldatauppsättningar". Detta har förändrats drastiskt nu eftersom de nu kan arbeta oräddt med den verkliga datan också. Nu finns också iterationsbaserade data och prediktiva analysverktyg tillgängliga, och därför går fler organisationer mot ett dataförst tillvägagångssätt till ett hypotesbaserat tillvägagångssätt, vilket så småningom ger ett uppsving för AI.

Källa: martechtoday.com

 3. Naturlig språkbehandling

Natural Language Processing (NLP)-tekniker utnyttjas i flera interaktiva applikationer. Några exempel inkluderar Siri, bots för onlinebanktjänster, Alexa och andra. Dessutom är att lära av mänsklig interaktion en avgörande del av AI och NLP eftersom Big Data har förmågan att hitta relevant information i stora datamängder för att få kollektiva insikter. Big Data kan också hjälpa till att identifiera och avslöja mönster över datakällor som kommer att visa sig givande för AI.

4. Kostnad och prestanda

Det pågår en oändlig kamp mellan kostnad och prestanda. Minnesenheter gör det nu möjligt att effektivt lagra och hämta Big Data och vi behöver dessa i överflöd! Med detta i åtanke har Upmem, en populär fransk organisation, introducerat en metod för att ladda ner bearbetning till DRAM för AI-arbetsbelastningar. Det har upptäckts att genom att ansluta tusentals sådana enheter till en traditionell processor kommer arbetsbelastningen att gå tjugo gånger snabbare. Att genomföra detta kräver dock mycket investeringar. Och därför kan vi inte få kostnad och prestanda att gå hand i hand; vi måste definitivt kompromissa med en.

Källa: codekul.com

Läs också:  Big Data & AI kommer tillsammans med Instagram & AI Powered Netflix

Det går inte att förneka att Big Datas inflytande kommer att gå över våra förväntningar. Innovationsvågorna förväntas förstärkas av kombinationen av AI och Big Data. Vi kan säga det eftersom dessa två är de mest lovande teknikvägarna som företagen kommer att förlita sig på i framtiden. Låt oss inte glömma att den första vågen av Big Data var koncentrerad till att öka flexibiliteten och hastigheten för upp- och nedladdning av data, och detta har uppnåtts. Men vi kan ta tillräckligt lång tid för att uppnå en andra våg som kommer att dra nytta av AI genom att förstå konvergensen och det ömsesidiga beroendet med avseende på Big Data. Vi hoppas att du gillade att läsa det här blogginlägget, låt oss veta dina åsikter i kommentarsfältet nedan!