32 просмотров

Большие данные и искусственный интеллект: как они работают вместе

Мир увяз в больших данных еще до того, как понял, что большие данные существуют.К тому времени, когда этот термин был придуман, большие данные накопили огромное количество хранимой информации, которая при правильном анализе могла бы дать ценную информацию об отрасли, к которой принадлежали эти конкретные данные.

Аналитик бизнес-данных просматривает информацию на компьютере.

ИТ-специалисты и компьютерщики быстро поняли, что работа по просеиванию всех этих данных, их анализу (преобразованию в формат, более понятный компьютеру) и анализу для улучшения процессов принятия бизнес-решений была слишком сложной задачей для человеческого разума. снасти. Потребовалось бы написать алгоритмы с искусственным интеллектом, чтобы выполнить огромную задачу извлечения информации из сложных данных.

Ожидается, что специалисты по данным и те, кто имеет степень магистра в области бизнес-аналитики или анализа данных, будут пользоваться спросом, поскольку корпорации расширят свои возможности больших данных и искусственного интеллекта в ближайшие годы. Цель состоит в том, чтобы догнать и использовать объем данных, производимых всеми нашими компьютерами, мобильными смартфонами и планшетами, а также устройствами Интернета вещей (IoT).

ИИ против больших данных

Большие данные, безусловно, останутся на этом этапе, и ИИ (искусственный интеллект) будет пользоваться большим спросом в обозримом будущем. Данные и ИИ сливаются в синергетические отношения, где ИИ бесполезен без данных, а освоение данных невозможно без ИИ.

Статья в тему:  мисс вселенная какой канал в сша

Объединив две дисциплины, мы можем начать видеть и прогнозировать будущие тенденции в бизнесе, технологиях, коммерции, развлечениях и во всем, что между ними.

Как ИИ используется в больших данных

Интернет теперь предоставляет конкретную информацию о потребительских привычках, симпатиях и антипатиях, деятельности и личных предпочтениях, что было невозможно десять лет назад. Учетные записи в социальных сетях и онлайн-профили, социальная активность, обзоры продуктов, отмеченные интересы, «понравившийся» и общий контент, приложения и программы лояльности / вознаграждений, а также системы CRM (управление взаимоотношениями с клиентами) — все это добавляет потенциально полезные данные в большой пул данных.

Сбор информации о потребителях

Независимо от отрасли, одним из величайших преимуществ ИИ является его способность к обучению. Его способность распознавать тренды данных полезна только в том случае, если он может адаптироваться к изменениям и колебаниям этих трендов. Выявляя выбросы в данных, ИИ знает, какие отзывы клиентов считаются важными, и может корректировать их при необходимости.

Способность ИИ профессионально работать с аналитикой данных — основная причина, по которой искусственный интеллект и большие данные теперь кажутся неразделимыми. Машинное обучение и глубокое обучение ИИ извлекают из каждого ввода данных и используют эти входные данные для создания новых правил для будущей бизнес-аналитики. Однако проблемы возникают, когда используемые данные не являются достоверными.

Бизнес-аналитика

Согласно с Форбс, самые последние исследования показывают, что сочетание ИИ и больших данных может автоматизировать почти 80% всей физической работы, 70% работы по обработке данных и 64% задач по сбору данных. Это говорит о том, что эти две концепции могут оказать огромное влияние на рабочее место в дополнение к их вкладу в маркетинг и деловые усилия.

Статья в тему:  Приложение с искусственным интеллектом как хорошо ты выглядишь

Например, выполнение операций и цепочка поставок особенно зависят от данных, поэтому они обращаются к разработкам в области ИИ, чтобы в режиме реального времени получать информацию об отзывах клиентов. Благодаря этому предприятия могут формировать свои финансы, стратегии и маркетинг на основе потока новой информации.

По сути, должна быть согласованная методология сбора данных (интеллектуального анализа) и структуры данных, прежде чем обрабатывать данные с помощью алгоритма машинного обучения или глубокого обучения. Здесь на помощь приходят профессионалы со степенью в области бизнес-аналитики данных. Они будут высоко оценены компаниями, которые серьезно относятся к получению максимальной отдачи от своей аналитики данных.

Сочетание ИИ и больших данных

ИИ и большие данные могут работать вместе, чтобы достичь большего. Во-первых, данные передаются в механизм ИИ, что делает ИИ умнее. Далее, для правильной работы ИИ требуется меньше человеческого вмешательства.И, наконец, чем меньше ИИ нуждается в людях для управления им, тем ближе общество подходит к реализации полного потенциала этого продолжающегося цикла ИИ/больших данных.

Эта эволюция потребует участия людей, обученных анализу данных и программированию алгоритмов ИИ.

По данным компании-разработчика программного обеспечения XenonStack, конечные цели ИИ заключаются в следующем:

  • Рассуждение
  • Автоматизированное обучение и планирование
  • Машинное обучение
  • Обработка естественного языка (способность понимать человеческую речь так, как она произносится)
  • Компьютерное зрение (способность извлекать точную информацию из изображения или серии изображений)
  • Робототехника
  • Общий интеллект
Статья в тему:  Какие ближайшие проблемы у искусственного интеллекта

Чтобы эти области ИИ созрели, их алгоритмы ИИ потребуют огромных объемов данных. Обработка естественного языка, например, будет невозможна без миллионов образцов человеческой речи, записанных и разбитых на формат, который ИИ сможет легче обрабатывать.

Большие данные будут продолжать расти, поскольку ИИ становится более жизнеспособным вариантом для автоматизации большего количества задач, а ИИ будет расширяться по мере того, как будет доступно больше данных для изучения и анализа.

Найдите свое будущее в больших данных и искусственном интеллекте

Спрос на экспертов по бизнес-аналитике лежит в основе онлайн-степени магистра наук в области бизнес-аналитики Университета Мэривилля. Выпускники этой онлайн-программы могут получить навыки, необходимые для работы в качестве статистиков, специалистов по данным, аналитиков данных или актуариев.

В Университете Мэривилля студенты могут научиться обрабатывать наборы данных, организовывать несколько инфраструктур, монетизировать данные и принимать решения на основе ценных аналитических данных. Выпускники получат обучение и знания, чтобы объединить операционные данные бизнеса с новейшими аналитическими инструментами, что сделает их бесценными для работодателей.

Рекомендуемое чтение

Источники

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:

0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x