Big Data vs. künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz und Big Data sind zwei der treibenden Kräfte hinter einer Vielzahl technologischer Innovationen, die das heutige digitale Umfeld und Industrie 4.0 geprägt haben. Diese beiden Trends haben das gemeinsame Ziel, den größtmöglichen Nutzen aus der großen Datenmenge zu ziehen, die heute generiert wird.

Große Daten bezieht sich auf die Speicherung und Verarbeitung großer Mengen strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten mit großem Potenzial, extrahiert und organisiert zu werden, um wertvolle Informationen für Organisationen und Unternehmen bereitzustellen.

Auf der anderen Seite Künstliche Intelligenz besteht aus einer Kombination von Algorithmen mit dem Ziel, Maschinen zu schaffen, die die Funktionen des Menschen nachahmen (z. B. Lernen, logisches Denken und Treffen von Entscheidungen).

Wie ist die Beziehung zwischen künstlicher Intelligenz und Big Data?

Obwohl sich beide Konzepte um Daten drehen, haben sie sehr unterschiedliche Funktionalitäten. Es besteht eine wechselseitige Beziehung zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz.

Funktionalitäten von Big Data

Big Data fungiert als Input, der eine riesige Menge an Daten erhält. Diese Daten müssen verarbeitet und standardisiert werden, um nützlich zu werden.

Funktionalitäten künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist die Folge dieses Prozesses. Es besteht aus einer Reihe von Software, die die von diesen Ergebnissen generierte Ausgabe nutzt, um eine Reihe von Algorithmen zu erstellen, die es Programmen und Mechanismen ermöglichen, intelligente Verhaltensweisen und Argumente wie Menschen zu zeigen, was zu zahlreichen Vorteilen für Unternehmen führt.

Big Data ist also der Treibstoff der Künstlichen Intelligenz. Dieser zweite ernährt sich von verarbeiteten Daten und lernt daraus, erstellt und erkennt Muster und entwickelt anspruchsvolle Analyselösungen für alle Arten von Branchen.

Erhöhte Daten- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten haben es ermöglicht, künstliche Intelligenz zu entwickeln, die diese Informationen verwendet, um die Umgebung zu analysieren und entsprechend zu handeln. Es wäre ein natürlicher Fehler, diese beiden Begriffe zu vergleichen, da es sich um zwei Konzepte handelt, die rückgekoppelt werden und Hand in Hand gehen.

Die Rolle von Big Data in der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz benötigt Daten, um ihre Intelligenz aufzubauen, sowohl anfänglich als auch nachträglich und kontinuierlich. Je größer die Datenmenge ist, auf die Systeme der künstlichen Intelligenz zugreifen können, desto mehr können Maschinen lernen und desto genauer und effizienter werden ihre Ergebnisse sein.

Je intelligenter KI wird, desto weniger menschliches Eingreifen ist bei der Prozesssteuerung und Maschinenüberwachung erforderlich. Künstliche Intelligenz lebt in einer kontinuierlichen Lernphase, in der sie sich kontinuierlich von Daten ernährt.

Genauso wie Big Data für Künstliche Intelligenz notwendig ist, gilt es auch umgekehrt. Solche riesigen Datenmengen hätten nicht den Wert, den sie ohne die Modelle der künstlichen Intelligenz haben, die in der Lage sind, das Potenzial dieser Datenspeicher zu erschließen und sie in Intelligenz umzuwandeln.

 Künstliche Intelligenz, die auf Big Data angewendet wird, bietet die folgenden Vorteile:

• Abweichungserkennung:KI kann die von Big Data bereitgestellten Daten analysieren, um ungewöhnliche Vorkommnisse darin zu erkennen. Zum Beispiel durch Sensoren, das Markieren vordefinierter Bereiche und das Identifizieren von Anomalien, die außerhalb des Bereichs liegen.
• Wahrscheinlichkeit des zukünftigen Ergebnisses: KI kann eine bekannte Bedingung mit einer X-Wahrscheinlichkeit der Beeinflussung des zukünftigen Ergebnisses verwenden, um die Wahrscheinlichkeit dieses Ergebnisses zu bestimmen.
• Mustererkennung: Erkennen Sie Muster aus großen Datenstrukturen, die Menschen nicht erkennen könnten.

Diese Vorteile wären ohne Maschinelles Lernen (ML) nicht möglich; treibende Kraft der künstlichen Intelligenz. Es ist eine Technik aus dem Bereich der KI, die Datenmaschinen füttert, damit sie menschliche Prozesse genau nachahmen und lernen, auf der Grundlage von Algorithmen autonom Entscheidungen zu treffen. Durch Modelle wie maschinelles Lernen verfolgt die von Big Data unterstützte KI folgende Ziele:

• Argumentation
• Maschinelles Lernen
• Allgemeiner Geheimdienst
• Robotik
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Computersehen
• Programmierung und maschinelles Lernen

Um KI-Systeme so zu verfeinern, dass sie in der Lage sind, Verhaltensweisen auf die gleiche Weise zu verallgemeinern, wie es ein menschliches Gehirn kann, werden Millionen von Datenproben benötigt, die in ein für Systeme verständliches Format aufgeschlüsselt werden.

Künstliche Intelligenz:die Zukunft von Big Data?

Obwohl das Konzept der künstlichen Intelligenz Jahrhunderte zurückreicht, hat es mit dem Aufstieg von Big Data im letzten Jahrzehnt ein Wiederaufleben erlebt. KI und Big Data sind eng miteinander verbunden, und die erhöhte Datenverfügbarkeit verbessert kognitive und KI-Initiativen in ihren Organisationen.

Künstliche Intelligenz schafft neue Modelle zur Analyse von Daten, die nicht mehr langwierig und manuell sind. Was früher statistische Modelle wie SQL waren, die von Ingenieuren geleitet wurden, hat sich jetzt mit Computern zu KI und maschinellem Lernen zusammengeschlossen. KI verbessert diese analytische Welt mit völlig neuen Fähigkeiten, um halbautomatische Entscheidungen zu treffen.

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