최근 '이코노미스트'는 데이터가 사람이 가진 가장 가치 있는 상품이 되었다는 사실을 강조했다. 작은 덩어리의 데이터가 대규모로 결합되면 빅 데이터라고 합니다. 공격으로부터 빅 데이터를 보호하는 데 바쁘지만 인공 지능의 성장에 조용히 기여하고 있습니다. 당신은 어떻게 물어? AI의 한 부분인 기계 학습은 기하급수적으로 개선되고 있으며 "정보 에스컬레이션 전략"이라고 할 수 있습니다. 간단히 말해서 AI를 만들고 테스트하고 준비하는 데 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.
AI가 다양한 분야를 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 사실을 부인할 수 없습니다. 금융 회사, 자동차 산업, 법률 사무소 등에서 활용되고 있습니다! 따라서 AI를 활용한 데이터의 보유와 분석은 경쟁을 기대하는 기업들에게 필수가 되었습니다. 인공지능로봇센터의 보고서를 신뢰한다면 ’ 그렇다면 AI는 최근에 발견된 것이 아니다! 1986년부터 우리 주변에 있었습니다. 여러 소스에서 수집한 대량의 데이터가 부족했기 때문에 AI와 기계 학습의 기능은 꽤 오랫동안 수수께끼로 남아 있었습니다. AI 기계가 학습하도록 만드는 데 중요했기 때문에 중요한 개발을 수행할 수 없었습니다. 그러나 지금은 시나리오가 바뀌었고 방대한 양의 데이터를 보유하고 있을 뿐만 아니라 데이터 세트를 분석할 수 있는 기능도 보유하고 있습니다. 따라서 '빅 데이터'의 발전은 AI의 범위와 미래를 크게 변경하고 변화시켰습니다. 동의하지 않습니까? 동일한 결론을 내리는 이유에 대해 자세히 알아보십시오!
출처:betanews.com
1. 컴퓨팅 파워
컴퓨팅 용량은 빅 데이터를 부담에서 비즈니스 자산으로 전환할 수 있으며 동일한 작업이 시작되었습니다. 이전에는 많은 시간과 투자가 필요했지만 오늘날에는 수백만 개의 데이터 세트 또는 빅 데이터를 처리하는 데 나노초만 있으면 됩니다. 이에 대한 크레딧은 컴퓨팅 속도의 기하급수적인 증가에 있습니다. 순차 및 병렬 컴퓨팅의 발전은 이제 데이터를 실시간으로 처리하는 데 도움이 됩니다. 또한 AI 기반 애플리케이션에 대한 일련의 지침을 도출합니다.
2. 적절한 접근법
빅 데이터 또는 대량의 데이터에 대한 액세스 준비 및 빠른 검색이 혁명을 이끌고 있습니다. 10년 전의 시나리오를 고려하면 데이터 과학자와 통계학자는 작업을 '샘플 데이터 세트'로 제한해야 했습니다. 이제 실제 데이터를 사용하여 두려움 없이 작업할 수 있기 때문에 이것은 크게 변경되었습니다. 또한 이제 반복 기반 데이터 및 예측 분석 도구를 사용할 수 있으므로 더 많은 조직이 가설 기반 접근 방식에서 데이터 우선 접근 방식으로 이동하여 결국 AI에 힘을 실어주고 있습니다.
출처:martechtoday.com
3. 자연어 처리
NLP(자연어 처리) 기술은 여러 대화형 애플리케이션에서 활용됩니다. 몇 가지 예로 Siri, 온라인 뱅킹 서비스 봇, Alexa 등이 있습니다. 또한 빅 데이터는 집단적 통찰력을 얻기 위해 대량의 데이터에서 관련 정보를 찾을 수 있는 기능을 가지고 있기 때문에 인간 상호 작용에서 학습하는 것은 AI 및 NLP의 중요한 부분입니다. 또한 빅 데이터는 데이터 소스 전반에서 패턴을 식별하고 밝히는 데 도움이 될 수 있으며 이는 AI에 유용할 것입니다.
4. 비용 및 성능
비용과 성능 사이에는 끝없는 전쟁이 벌어지고 있습니다. 메모리 장치는 이제 빅 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 것을 가능하게 하고 있으며 우리는 이러한 것들이 풍부하게 필요합니다! 이를 염두에 두고 인기 있는 프랑스 조직인 Upmem은 AI 워크로드를 위해 처리를 DRAM으로 오프로드하는 방법을 도입했습니다. 이러한 장치 수천 개를 기존 프로세서에 연결하면 작업 부하가 20배 더 빠르게 실행되는 것으로 나타났습니다. 그러나 이를 구현하려면 많은 투자가 필요합니다. 따라서 우리는 비용과 성능을 함께 사용할 수 없습니다. 확실히 하나는 타협해야 합니다.
출처:codekul.com
빅데이터의 영향력이 우리의 기대 이상이라는 사실을 부인할 수 없습니다. AI와 빅데이터의 결합으로 혁신의 물결이 더욱 거세질 것으로 예상된다. 이 두 가지는 비즈니스가 미래에 의존하게 될 가장 유망한 기술 경로이기 때문에 그렇게 말할 수 있습니다. 빅 데이터의 첫 번째 물결은 데이터 업로드 및 다운로드의 유연성과 속도를 높이는 데 집중되었으며 이것이 달성되었음을 잊지 마십시오. 그러나 빅 데이터에 대한 융합과 상호의존성을 이해함으로써 AI를 활용할 제2의 물결을 달성하는 데는 충분한 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 블로그 게시물이 마음에 드셨기를 바랍니다. 아래 댓글 섹션에서 의견을 알려주세요!