ビッグデータと人工知能
人工知能とビッグデータは、今日のデジタル環境とインダストリー4.0を形作ったさまざまな技術革新の背後にある2つの原動力です。これらの2つの傾向には、今日生成された大量のデータから最大の価値を引き出すという共通の目標があります。
ビッグデータ 組織や企業に価値のある情報を提供するために抽出および整理される可能性が非常に高い、大量の構造化、半構造化、および非構造化データの保存と処理を指します。
一方、人工知能 人間の機能（学習、推論、意思決定など）を模倣するマシンを作成することを目的としたアルゴリズムの組み合わせで構成されています。
人工知能とビッグデータの関係は何ですか？
どちらの概念もデータを中心に展開していますが、機能は大きく異なります。ビッグデータと人工知能の間には相互関係があります。
ビッグデータの機能
ビッグデータは、大量のデータセットを受け取る入力として機能します。このデータを有効にするには、処理して標準化する必要があります。
人工知能の機能
人工知能はこのプロセスの結果です。これは、これらの結果によって生成された出力を利用して、プログラムとメカニズムが人間のようにインテリジェントな動作と理由を示すことを可能にする一連のアルゴリズムを作成する一連のソフトウェアで構成され、企業に複数の利点をもたらします。
したがって、ビッグデータは人工知能の燃料です。この2つ目は、処理されたデータをフィードして学習し、パターンを作成して認識し、あらゆる種類の業界向けの高度な分析ソリューションを開発します。
データと処理速度の向上により、人工知能の開発が可能になりました。人工知能は、この情報を使用して、それに応じて環境を分析し、行動します。これらの2つの用語は、フィードバックされて連携する2つの概念であるため、比較するのは当然の間違いです。
人工知能におけるビッグデータの役割
人工知能は、最初、その後、そして継続的に、その知能を構築するためのデータを必要とします。人工知能システムがアクセスできるデータの量が多いほど、より多くのマシンが学習できるため、結果がより正確かつ効率的になります。
AIがよりスマートになるにつれて、プロセス制御とマシン監視に関しては、人間の介入が少なくて済みます。人工知能は、データを継続的にフィードする継続的な学習フェーズにあります。
人工知能にビッグデータが必要なのと同じように、同じことが逆になります。このような膨大な量のデータは、人工知能モデルがなければ価値がなく、これらのデータストアの可能性を解き放ち、インテリジェンスに変換することができます。
ビッグデータに適用される人工知能には、次の利点があります。
- 偏差検出：AI ビッグデータによって提供されるデータを分析して、その中の異常な発生を検出できます。たとえば、センサーを介して、事前定義された範囲をマークし、範囲外になる異常を識別します。
- 将来の結果の確率： AIは、将来の結果に影響を与えるXの確率で既知の条件を使用して、その結果の確率を決定できます。
- パターン認識： 人間が認識できない大きなデータ構造からパターンを検出します。
これらのメリットは、機械学習（ML）なしでは実現できません。;人工知能の原動力。これは、AIの分野に属する技術であり、データマシンにデータを供給して、人間のプロセスを正確に模倣し、アルゴリズムに基づいて自律的に意思決定を行うことを学習できるようにします。機械学習などのモデルを通じて、ビッグデータによってサポートされるAIは、次の目的を目指しています。
- 理由
- 機械学習
- 一般的なインテリジェンス
- ロボット工学
- 自然言語処理
- コンピュータービジョン
- プログラミングと機械学習
AIシステムを改良して、人間の脳と同じように行動を一般化できるようにするには、システムが理解できる形式に分解された何百万ものデータのサンプルが必要です。
人工知能：ビッグデータの未来？
人工知能の概念は何世紀にもわたって遡りますが、過去10年間のビッグデータの台頭により、人工知能が復活しました。 AIとビッグデータは密接に相互に関連しており、データの可用性の向上により、組織内の認知およびAIイニシアチブが強化されています。
人工知能は、面倒で手動ではなくなったデータを分析するための新しいモデルを作成しています。エンジニアによって導かれたSQLのような統計モデルであったものが、今ではコンピューティングと収束してAIと機械学習になりました。 AIは、半自動の意思決定を行うためのまったく新しい機能で、この分析の世界を改善しています。
これをビジネスで実現するには何が必要ですか？
Nexus Integra Iot＆BigDataプラットフォームが役立ちます。このプラットフォームにより、ビッグデータとAIテクノロジーを産業環境に適用できるようになります。これにより、企業はマシン、センサー、および任意のデータソースを接続できるようになり、このデータを処理、均質化、および活用して、簡単に操作し、予測パフォーマンス分析を確立できるようになります。
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