Gần đây, “The Economists” nhấn mạnh vào thực tế là dữ liệu đã trở thành hàng hóa có giá trị nhất mà con người nắm giữ. Khi các khối dữ liệu nhỏ được kết hợp trên quy mô lớn, thì nó được gọi là Dữ liệu lớn. Mặc dù chúng tôi đang bận rộn bảo vệ Dữ liệu lớn khỏi các cuộc tấn công, nhưng nó đang âm thầm đóng góp vào sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo. Bạn hỏi làm thế nào? Chà, Học máy, một phần của AI đang tạo ra những cải tiến theo cấp số nhân và có thể được gọi là “chiến lược leo thang thông tin”. Nói một cách đơn giản, cần có khối dữ liệu khổng lồ để tạo, thử nghiệm và chuẩn bị cho AI.
Không thể phủ nhận một thực tế rằng AI có tiềm năng to lớn để thúc đẩy các lĩnh vực khác nhau. Nó đang được tận dụng bởi các công ty tài chính, ngành công nghiệp ô tô, văn phòng pháp lý, và những gì không! Do đó, việc sở hữu dữ liệu và phân tích dữ liệu bằng AI đã trở nên cần thiết đối với các doanh nghiệp đang mong muốn cạnh tranh lẫn nhau. Nếu chúng ta tin tưởng các báo cáo của ‘Trung tâm trí tuệ nhân tạo và người máy ’ thì AI không phải là thứ mới được khám phá gần đây! Nó đã xuất hiện xung quanh chúng ta từ năm 1986. Khả năng của AI và Học máy vẫn còn là một bí ẩn trong một thời gian khá dài vì chúng ta thiếu khối lượng lớn dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn. Vì chúng rất quan trọng để làm cho máy AI của chúng ta học hỏi nên không thể thực hiện được bước phát triển đáng kể nào. Nhưng bây giờ, kịch bản đã thay đổi và chúng tôi không chỉ có khối lượng dữ liệu lớn mà còn có khả năng phân tích các tập dữ liệu. Và do đó, những phát triển trong 'Dữ liệu lớn' đã thay đổi và biến đổi đáng kể phạm vi và tương lai của AI. Bạn không đồng ý? Đọc thêm để biết lý do dẫn đến kết luận như vậy!
Nguồn:betanews.com
1. Sức mạnh điện toán
Năng lực tính toán có thể biến Dữ liệu lớn từ gánh nặng thành tài sản kinh doanh và điều tương tự đã được bắt đầu. Trước đây, việc này thường mất rất nhiều thời gian và đầu tư, nhưng ngày nay, chúng ta chỉ cần Nano giây để xử lý hàng triệu bộ dữ liệu hoặc Dữ liệu lớn. Tín dụng cho điều này làm tăng tốc độ tính toán theo cấp số nhân. Các tiến bộ tính toán tuần tự và song song hiện giúp xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Hơn nữa, nó rút ra bộ hướng dẫn cho các ứng dụng dựa trên AI.
2. Cách tiếp cận phù hợp
Việc sẵn sàng truy cập và truy xuất nhanh Dữ liệu lớn hoặc khối lượng dữ liệu lớn đang dẫn đầu một cuộc cách mạng. Nếu chúng ta xem xét kịch bản của một thập kỷ trước, thì các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê phải giới hạn công việc của họ ở 'bộ dữ liệu mẫu'. Điều này hiện đã thay đổi đáng kể vì giờ đây họ cũng có thể làm việc không sợ hãi với dữ liệu thực. Ngoài ra, giờ đây dữ liệu dựa trên Lặp lại và các công cụ phân tích dự đoán đã có sẵn, do đó, nhiều tổ chức đang chuyển sang phương pháp tiếp cận ưu tiên dữ liệu sang phương pháp tiếp cận dựa trên giả thuyết, cuối cùng sẽ thúc đẩy AI.
Nguồn:martechtoday.com
3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Các công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được tận dụng trong một số ứng dụng tương tác. Một vài ví dụ bao gồm Siri, bot dịch vụ ngân hàng trực tuyến, Alexa và những thứ khác. Hơn nữa, Học hỏi từ sự tương tác của con người là một phần quan trọng của AI và NLP vì Dữ liệu lớn có khả năng tìm kiếm thông tin liên quan trong khối lượng dữ liệu lớn để có được những hiểu biết chung. Ngoài ra, Dữ liệu lớn có thể giúp xác định và tiết lộ các mẫu trên các nguồn dữ liệu sẽ mang lại hiệu quả cho AI.
4. Chi phí và hiệu suất
Có một trận chiến bất tận đang diễn ra giữa chi phí và hiệu suất. Các thiết bị bộ nhớ hiện đang giúp lưu trữ và truy xuất Dữ liệu lớn một cách hiệu quả và chúng tôi cần những thứ này rất nhiều! Hãy ghi nhớ điều này, Upmem, một tổ chức nổi tiếng của Pháp, đã giới thiệu một phương pháp giảm tải quá trình xử lý cho DRAM cho khối lượng công việc AI. Người ta phát hiện ra rằng bằng cách kết nối hàng nghìn đơn vị như vậy với bộ xử lý truyền thống, khối lượng công việc sẽ chạy nhanh hơn hai mươi lần. Tuy nhiên, việc thực hiện điều này đòi hỏi rất nhiều đầu tư. Và do đó, chúng tôi không thể để chi phí và hiệu suất đi đôi với nhau; chắc chắn chúng ta sẽ phải thỏa hiệp về một vấn đề.
Nguồn:codekul.com
Không thể phủ nhận một thực tế là tầm ảnh hưởng của Dữ liệu lớn sẽ vượt xa sự mong đợi của chúng ta. Làn sóng đổi mới dự kiến sẽ tăng cao nhờ sự kết hợp giữa AI và Dữ liệu lớn. Chúng tôi có thể nói như vậy bởi vì đây là hai con đường công nghệ hứa hẹn nhất mà các doanh nghiệp sẽ dựa vào trong tương lai. Đừng quên rằng làn sóng Dữ liệu lớn đầu tiên tập trung vào việc tăng tính linh hoạt và tốc độ tải lên và tải xuống dữ liệu, và điều này đã đạt được. Tuy nhiên, chúng ta có thể mất đủ thời gian để đạt được làn sóng thứ hai sẽ thúc đẩy AI bằng cách hiểu được sự hội tụ và phụ thuộc lẫn nhau đối với Dữ liệu lớn. Chúng tôi hy vọng rằng bạn thích đọc bài đăng trên blog này, hãy cho chúng tôi biết quan điểm của bạn trong phần nhận xét bên dưới!