Большие данные против искусственного интеллекта

Искусственный интеллект и большие данные — две движущие силы множества технологических инноваций, сформировавших сегодняшнюю цифровую среду и Индустрию 4.0. Эти две тенденции преследуют общую цель — извлечь максимальную пользу из большого объема данных, генерируемых сегодня.

Большие данные относится к хранению и обработке больших объемов структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных с большими возможностями извлечения и организации для предоставления ценной информации организациям и предприятиям.

С другой стороны, искусственный интеллект состоит из комбинации алгоритмов с целью создания машин, имитирующих функции человека (например, обучение, рассуждение и принятие решений).

Какова связь между искусственным интеллектом и большими данными?

Хотя обе концепции вращаются вокруг данных, они имеют очень разные функциональные возможности. Между большими данными и искусственным интеллектом существует взаимная связь.

Функции больших данных

Большие данные действуют как вход, который получает массивный набор данных. Эти данные необходимо обработать и стандартизировать, чтобы они стали полезными.

Функции искусственного интеллекта

Искусственный интеллект является следствием этого процесса. Он состоит из набора программного обеспечения, которое использует результаты, полученные в результате этих результатов, для создания серии алгоритмов, которые позволяют программам и механизмам демонстрировать разумное поведение и мышление, как это делают люди, что дает компаниям многочисленные преимущества.

Таким образом, большие данные являются топливом для искусственного интеллекта. Этот второй использует обработанные данные и учится на них, создавая и распознавая закономерности и разрабатывая сложные аналитические решения для всех типов отраслей.

Увеличение объема данных и скорости обработки позволило разработать искусственный интеллект, который использует эту информацию для анализа окружающей среды и соответствующих действий с ней. Было бы естественной ошибкой сравнивать эти два термина, поскольку они представляют собой два понятия, которые связаны друг с другом и связаны друг с другом.

Роль больших данных в искусственном интеллекте

Искусственному интеллекту нужны данные для построения своего интеллекта как изначально, так и впоследствии, а также постоянно. Чем больше объем данных, к которым могут получить доступ системы искусственного интеллекта, тем больше машин могут обучаться и, следовательно, более точными и эффективными будут их результаты.

По мере того, как ИИ становится умнее, требуется меньше вмешательства человека, когда речь идет об управлении процессами и мониторинге машин. Искусственный интеллект живет в фазе непрерывного обучения, на которой он постоянно получает данные.

Точно так же, как большие данные необходимы для искусственного интеллекта, то же самое происходит и наоборот. Такие огромные объемы данных не имели бы такой ценности без моделей искусственного интеллекта, способных раскрыть потенциал этих хранилищ данных и преобразовать их в интеллект.

 Применение искусственного интеллекта к большим данным дает следующие преимущества:

• Обнаружение отклонения:ИИ может анализировать данные, предоставляемые большими данными, для обнаружения в них необычных явлений. Например, с помощью датчиков, маркирующих заданные диапазоны и идентифицирующих любые аномалии, выходящие за пределы диапазона.
• Вероятность будущего результата: ИИ может использовать известное условие с вероятностью X влияния на будущий результат, чтобы определить вероятность этого результата.
• Распознавание образов: Выявляйте закономерности в больших структурах данных, которые люди не в состоянии распознать.

Эти преимущества были бы невозможны без машинного обучения (ML).; движущая сила искусственного интеллекта. Это метод, относящийся к области искусственного интеллекта, который передает данные машинам, чтобы они могли точно имитировать человеческие процессы и учиться принимать решения автономно на основе алгоритмов. С помощью таких моделей, как машинное обучение, ИИ, поддерживаемый большими данными, преследует следующие цели:

• Обоснование
• Машинное обучение
• Общие сведения
• Робототехника
• Обработка естественного языка
• Компьютерное зрение
• Программирование и машинное обучение

Чтобы усовершенствовать системы ИИ, чтобы они могли обобщать поведение так же, как это делает человеческий мозг, необходимы миллионы выборок данных, разбитых в формат, понятный системам.

Искусственный интеллект:будущее больших данных?

Хотя концепция искусственного интеллекта уходит корнями в глубь веков, именно с появлением больших данных в последнее десятилетие она пережила возрождение. ИИ и большие данные тесно взаимосвязаны, а повышенная доступность данных повышает эффективность когнитивных и ИИ-инициатив в их организациях.

Искусственный интеллект создает новые модели для анализа данных, которые больше не являются утомительными и ручными. То, что раньше было статистическими моделями, такими как SQL, управляемое инженерами, теперь объединилось с вычислениями, чтобы стать искусственным интеллектом и машинным обучением. ИИ улучшает этот аналитический мир, добавляя совершенно новые возможности для принятия полуавтоматических решений.

Что мне нужно, чтобы это произошло в моем бизнесе?

Платформа Nexus Integra Iot &Big Data поможет вам в этом. Эта платформа позволит вам применять технологии Big Data и AI в промышленной среде. Это позволит вашей фирме подключить машины, датчики и любой источник данных, что позволит обрабатывать, гомогенизировать и использовать эти данные, чтобы упростить работу и, среди прочего, провести прогнозный анализ производительности.