Наскільки великі дані трансформують штучний інтелект?

Нещодавно «The Economists» наголошували на тому, що дані стали найціннішим товаром, яким володіють люди. Коли невеликі фрагменти даних об’єднуються у великому масштабі, це називається великими даними. Хоча ми зайняті тим, щоб захистити великі дані від атак, вони тихо сприяють розвитку штучного інтелекту. Ви запитаєте як? Ну, машинне навчання, розділ ШІ, робить експоненціальні вдосконалення, і його можна назвати «стратегією ескалації інформації». Простіше кажучи, для створення, тестування та підготовки ШІ потрібні величезні шматки даних.

Не можна заперечувати той факт, що ШІ має величезний потенціал для розвитку різних секторів. Його використовують фінансові фірми, автомобільна промисловість, юридичні контори та що ні! Таким чином, володіння даними та їх аналіз за допомогою ШІ стали важливими для компаній, які з нетерпінням чекають конкуренції один з одним. Якщо вірити звітам « Центр штучного інтелекту та робототехніки».Тоді ШІ – це не те, що було відкрито нещодавно! Він існує з 1986 року. Можливості AI та машинного навчання залишалися загадкою досить довго, оскільки нам не вистачало великих обсягів даних, зібраних з кількох джерел. Оскільки вони були вирішальними для того, щоб наші машини з штучним інтелектом навчалися, жодного значного розвитку зробити не вдалося. Але тепер сценарій змінився, і ми маємо не тільки великі обсяги даних, але й можливість аналізувати набори даних. Таким чином, розвиток «Великих даних» різко змінив і суттєво трансформував масштаби та майбутнє ШІ. Ви не згодні? Читайте далі, щоб дізнатися про причини такого висновку!

Джерело: betanews.com

1. Обчислювальна потужність

Обчислювальна потужність може перетворити великі дані з тягаря в бізнес-актив, і те саме було розпочато. Раніше це займало багато часу та інвестицій, але сьогодні нам потрібні лише наносекунди для обробки мільйонів наборів даних або великих даних. Заслуга в цьому полягає в експоненційному зростанні швидкості обчислень. Удосконалення послідовних і паралельних обчислень тепер допомагають обробляти дані в режимі реального часу. Крім того, він отримує набір рекомендацій для додатків на основі штучного інтелекту.

 2. Адекватний підхід

Готовий доступ і швидке отримання великих даних або великих обсягів даних є революцією. Якщо ми розглянемо сценарій десятиліття тому, то науковцям з даних і статистикам довелося обмежити свою роботу «вибірковими наборами даних». Зараз це різко змінилося, оскільки тепер вони можуть безстрашно працювати і з реальними даними. Крім того, тепер доступні інструменти для даних і прогнозної аналітики, що базуються на ітераціях, і, таким чином, все більше організацій переходять до підходу, що базується на основі даних, до підходу, заснованого на гіпотезах, що врешті-решт дасть поштовх розвитку ШІ.

Джерело: martechtoday.com

 3. Обробка природної мови

Технології обробки природної мови (NLP) використовуються в кількох інтерактивних програмах. Кілька прикладів включають Siri, боти для онлайн-банкінгу, Alexa та інші. Крім того, навчання на основі взаємодії з людьми є важливою частиною ШІ та НЛП, оскільки великі дані мають здатність знаходити релевантну інформацію у великих обсягах даних, щоб отримати колективне уявлення. Крім того, великі дані можуть допомогти у визначенні та розкритті закономірностей у джерелах даних, які виявляться плідними для ШІ.

4. Вартість і продуктивність

Між вартістю та продуктивністю триває нескінченна боротьба. Пристрої пам’яті тепер дозволяють ефективно зберігати та отримувати великі дані, і ми потребуємо їх у великій кількості! Пам’ятаючи про це, Upmem, популярна французька організація, представила метод перевантаження обробки в DRAM для робочих навантажень AI. З’ясувалося, що при підключенні тисячі таких блоків до традиційного процесора навантаження працюватиме в двадцять разів швидше. Однак для реалізації цього потрібні великі інвестиції. Тому ми не можемо зробити так, щоб вартість і продуктивність йшли рука об руку; нам точно доведеться піти на компроміс щодо одного.

Джерело: codekul.com

Читайте також:  Великі дані та штучний інтелект поєднуються з Instagram та Netflix на основі штучного інтелекту

Не можна заперечувати той факт, що вплив Big Data перевершить наші очікування. Очікується, що хвилі інновацій будуть посилені завдяки комбінації AI та великих даних. Ми можемо сказати так, тому що ці два є найбільш перспективними технологічними шляхами, на які бізнес буде спиратися в майбутньому. Не забуваймо, що перша хвиля Big Data була зосереджена на підвищенні гнучкості та швидкості завантаження та завантаження даних, і цього вдалося досягти. Однак нам може знадобитися досить багато часу, щоб досягти другої хвилі, яка використовуватиме AI, розуміючи зближення та взаємозалежність щодо великих даних. Сподіваємося, що вам сподобалося читати цю публікацію в блозі, повідомте нам свої думки в розділі коментарів нижче!