ビッグデータは人工知能をどのように変えているか?

最近、「The Economists」は、データが人々が保持する最も価値のある商品になっているという事実を強調しました。データの小さな塊が大規模に組み合わされると、ビッグデータと呼ばれます。ビッグデータを攻撃から保護することに忙しい一方で、ビッグデータは静かに人工知能の成長に貢献しています。あなたはどのように尋ねますか？さて、AI の一部である機械学習は指数関数的に改善されており、「情報エスカレート戦略」と呼ぶことができます。簡単に言えば、AI を作成、テスト、準備するには、膨大な量のデータが必要です。

AI がさまざまな分野を後押しする計り知れない可能性を秘めているという事実は否定できません。金融機関、自動車業界、法律事務所などで活用されています。このように、データの保有と AI による分析は、競争を繰り広げる企業にとって不可欠なものとなっています。 「人工知能およびロボット工学センター」のレポートを信頼する場合 ならAIは最近発見されたものじゃない！ AI と機械学習の機能は、複数のソースから収集された大量のデータが不足していたため、かなり長い間謎のままでした。それらは AI マシンに学習させるために不可欠であったため、大幅な開発はできませんでした。しかし、今ではシナリオが変わり、膨大な量のデータだけでなく、データセットを分析する機能も備えています。したがって、「ビッグデータ」の開発は、AI の範囲と未来を大幅に変更し、変革しました。同意しませんか？同じ結論を下す理由については、さらにお読みください!

出典:betanews.com

1.コンピューティング パワー

コンピューティング能力は、ビッグデータを負担からビジネス資産に変えることができ、同じことが始まっています.以前は多くの時間と投資が必要でしたが、現在では数百万のデータセットまたはビッグデータを処理するのにナノ秒しか必要ありません。これの功績は、コンピューティング速度の指数関数的な上昇にあります。シーケンシャル コンピューティングと並列コンピューティングの進歩により、リアルタイムでデータを処理できるようになりました。さらに、AI ベースのアプリケーションの一連のガイドラインを導き出します。

2. 適切なアプローチ

ビッグデータまたは大量のデータにすぐにアクセスして高速に取得できることは、革命をもたらしています。 10 年前のシナリオを考えると、データ サイエンティストと統計学者は、その作業を「サンプル データセット」に限定する必要がありました。これは、実際のデータでも恐れることなく作業できるようになったため、劇的に変化しました。また、現在、反復ベースのデータと予測分析ツールが利用可能になっているため、より多くの組織が仮説ベースのアプローチからデータファーストのアプローチに移行しており、最終的には AI を後押ししています。

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3. 自然言語処理

自然言語処理 (NLP) テクノロジは、いくつかの対話型アプリケーションで活用されています。いくつかの例には、Siri、オンライン バンキング サービス ボット、Alexa などがあります。さらに、ビッグデータには集合的な洞察を得るために大量のデータから関連情報を見つける機能があるため、人間の相互作用から学習することは AI と NLP の重要な部分です。また、ビッグ データは、データ ソース全体のパターンを特定して明らかにするのに役立ち、AI にとって実りあるものとなるでしょう。

4.コストとパフォーマンス

コストとパフォーマンスの間で終わりのない戦いが続いています。メモリ デバイスにより、ビッグ データを効率的に保存および取得できるようになりました。これらは大量に必要です。これを念頭に置いて、人気のあるフランスの組織である Upmem は、AI ワークロードの処理を DRAM にオフロードする方法を導入しました。そのようなユニットを何千台も従来のプロセッサに接続することで、ワークロードが 20 倍速く実行されることがわかっています。ただし、これを実装するには多額の投資が必要です。したがって、コストとパフォーマンスを両立させることはできません。いずれかで妥協する必要があります。

出典:codekul.com

ビッグデータの影響力が私たちの予想を超えることは否定できません。 AIとビッグデータの組み合わせにより、イノベーションの波はますます高まると予想されます。これらの 2 つは、ビジネスが将来依存する最も有望なテクノロジ パスであるため、そう言えます。ビッグデータの最初の波は、データのアップロードとダウンロードの柔軟性と速度の向上に集中していたことを忘れないでください。これは達成されました。ただし、ビッグデータに関する収束と相互依存を理解することで、AI を活用する第 2 の波を達成するには、十分な時間がかかる可能性があります。このブログ投稿を気に入っていただけたことを願っています。以下のコメント セクションでご意見をお聞かせください。