Kecerdasan Buatan dan Data Besar adalah penggerak di sebalik Industri 4.0

Memahami peranan data besar dan kecerdasan buatan dalam dunia terdorong data kami adalah penting. Data besar telah menggemparkan dunia sebelum sesiapa pun tahu ia wujud. Pada masa istilah itu dicipta, data besar telah mengumpul sejumlah besar maklumat yang disimpan. Jika dimanfaatkan dengan betul, ia mungkin memberikan pengetahuan mendalam tentang domain yang dimiliki oleh data tertentu.

Tugas mengklasifikasikan semua data, menghuraikannya (menukarnya menjadi format yang lebih mudah difahami oleh komputer), dan menganalisis data untuk meningkatkan proses membuat keputusan perniagaan dengan cepat didapati terlalu banyak untuk otak manusia untuk dikendalikan. Untuk mencapai tugas sukar untuk mengekstrak pengetahuan daripada data yang kompleks, algoritma mesti ditulis menggunakan kecerdasan buatan.

Memahami peranan data besar dan kecerdasan buatan dalam dunia terdorong data kami amat kritikal.

Apabila perusahaan mengembangkan data besar dan keupayaan kecerdasan buatan mereka pada tahun-tahun akan datang, profesional data dan individu yang mempunyai ijazah sarjana dalam analisis perniagaan atau analisis data dijangka menjadi sangat popular selamat datang. Matlamat kami adalah untuk mengikuti dan memanfaatkan jumlah data yang dijana oleh semua komputer, telefon pintar mudah alih, tablet dan peranti Internet of Things (IoT).

Ketahui tentang Data Besar dan Kepintaran Buatan

Data Besar dan Kepintaran Buatan didorong oleh beberapa kemajuan teknologi yang mentakrifkan persekitaran digital semasa dan Industri 4.0. Matlamat kedua-dua perkembangan teknologi adalah untuk memaksimumkan nilai sejumlah besar data yang sedang dijana.

Data besar ialah istilah yang digunakan untuk menerangkan pemprosesan dan penyimpanan sejumlah besar data berstruktur, separa berstruktur dan tidak berstruktur yang berpotensi untuk disusun dan diekstrak menjadi maklumat yang berguna kepada perniagaan dan organisasi.

Kecerdasan buatan, sebaliknya, menggunakan pelbagai algoritma untuk membina mesin yang meniru fungsi manusia seperti pembelajaran, penaakulan dan membuat keputusan. Seterusnya, mari kita terokai teknologi termaju ini.

Apakah data besar?

Pengurusan data besar-besaran daripada pelbagai sumber ialah tumpuan bidang "data besar". Data besar digunakan apabila jumlah data terlalu besar untuk menggunakan teknik pengurusan data tradisional. Lama dahulu, perniagaan mula mengumpul sejumlah besar data tentang pelanggan, harga, urus niaga dan keselamatan produk. Walau bagaimanapun, pada akhirnya, jumlah data terbukti terlalu besar untuk manusia menilai secara manual.

“Data besar memerlukan model pemprosesan baharu untuk mempunyai keupayaan membuat keputusan, cerapan dan pengoptimuman proses yang lebih kukuh untuk menyesuaikan diri dengan kadar pertumbuhan yang besar dan tinggi serta keperluan aset maklumat yang pelbagai.” —— Garnter

Idea ini menyampaikan maksud yang sangat penting. Data besar kini dilihat sebagai sumber maklumat. Kami memerlukan kaedah pemprosesan baharu dalam era data besar untuk memproses aset maklumat ini, kerana kaedah pemprosesan asal tidak dapat memproses data ini tepat pada masanya atau tepat.

Lima Vs Data Besar

Ciri data besar digunakan untuk meringkaskan idea lain. Skala data besar-besaran, aliran data pantas, jenis data yang pelbagai dan ketumpatan nilai rendah disenaraikan oleh McKinsey sebagai empat ciri utama data besar. Inilah yang biasanya kita panggil ciri 4V data besar. Takrifan data besar ialah ciri 5V data besar yang cukup popular dalam industri Ia dicipta oleh IBM selepas menambah ciri kelima.

Volume

V pertama ialah volum. Ini bermakna dalam era data besar, sejumlah besar data perlu diproses. Pada masa ini, skala ini kerap digunakan untuk analisis dan perlombongan data skala terabait.

Pelbagai

Ciri kedua dipanggil pelbagai bentuk data. Kebanyakan data yang boleh kami proses sebelum ini adalah berstruktur, iaitu, dibentangkan dalam bentuk jadual dua dimensi. Tetapi dalam era data besar, pelbagai jenis data yang lebih luas mesti diproses, termasuk data berstruktur, tidak berstruktur dan separa berstruktur. Teknologi data besar mesti memproses data ini secara bebas atau bersama-sama.

Nilai

Ketumpatan nilai data yang rendah ialah atribut ketiga. Walaupun jumlah data adalah besar, tidak banyak yang berguna kepada kami. Ketumpatan nilai data ini agak rendah kerana ia tenggelam dalam lautan data yang besar. Oleh itu, kami perlu menapis dan melombong berbilion-bilion data, tetapi kami mungkin hanya menemui berpuluh-puluh atau beratus-ratus data berguna.

Halaju

Kelajuan pemprosesan yang pantas ialah kualiti keempat. Proses memproses data untuk menghasilkan keputusan yang dahulunya mengambil masa berminggu-minggu, berbulan-bulan atau lebih lama, tetapi kini kami memerlukan hasil dalam masa yang lebih singkat, seperti minit atau bahkan saat.

Kejujuran

Ciri kelima berkaitan dengan yang ketiga. Ketulenan menentukan sama ada nilai nilai perniagaan adalah tinggi atau lebih nyata, iaitu nilai data yang dilombong adalah sangat tinggi, tidak kira sama ada ia mempengaruhi keputusan kami secara langsung, memberikan kami maklumat baharu atau membantu kami menambah baik proses kami. Oleh itu, ia lebih mudah.

Proses perusahaan boleh diautomasikan melalui data besar dan penyelesaian kecerdasan buatan.

Ciri 5V data besar ini memberitahu kita bahawa istilah "data besar" seperti yang digunakan hari ini merangkumi kedua-dua data dan banyak kaedah pemprosesan. Untuk membuat keputusan atau mengoptimumkan kerja, kami mesti segera mencari dan melombong sebahagian daripada data yang berguna untuk kerja kami daripada jumlah data yang besar. Seluruh proses dipanggil data besar.

Analitis Data Besar

Amalan biasa menganalisis sejumlah besar data untuk mencari maklumat yang boleh membantu perniagaan membuat keputusan termaklum tentang operasi mereka, seperti corak tersembunyi, korelasi, arah aliran pasaran dan pelanggan keutamaan. Proses yang mencabar dipanggil analisis data besar.

Organisasi boleh menggunakan teknik dan proses analitis data untuk menganalisis set data dan mendapatkan cerapan baharu. Pertanyaan asas tentang prestasi dan operasi perniagaan dikendalikan oleh pertanyaan risikan perniagaan (BI).

Analitis lanjutan, termasuk aspek seperti model ramalan, algoritma statistik dan analisis bagaimana jika disokong oleh sistem analisis, ialah subset analisis data besar.

Apakah kecerdasan buatan?

Penciptaan dan penggunaan sistem komputer yang mampu logik, penaakulan dan membuat keputusan dipanggil kecerdasan buatan (AI). Teknologi pembelajaran kendiri ini menganalisis data dan menjana maklumat lebih cepat daripada kaedah yang dipacu oleh manusia dengan menggunakan persepsi visual, pengesanan emosi dan terjemahan bahasa.

Walaupun ia kelihatan seperti data besar dan kecerdasan buatan mempunyai potensi yang tidak terhad, teknologi ini juga mempunyai hadnya.

Anda mungkin sudah menggunakan sistem AI setiap hari. Kecerdasan buatan digunakan dalam antara muka pengguna beberapa syarikat terbesar di dunia, termasuk Amazon, Google dan Facebook. Pembantu peribadi seperti Siri, Alexa dan Bixby semuanya dikuasakan oleh AI, yang turut membolehkan tapak web mengesyorkan produk, filem atau artikel yang mungkin menarik minat anda. Cadangan yang disasarkan ini adalah hasil kecerdasan buatan, bukan kebetulan.

Kecerdasan Buatan dan Analitis Data Besar

Walaupun pengumpulan data telah lama menjadi aspek penting dalam perniagaan, alatan digital moden telah menjadikannya lebih mudah berbanding sebelum ini. Sebenarnya sukar bagi mana-mana orang atau syarikat untuk menggunakan data yang mereka kumpulkan dengan berkesan kerana set data berkembang dengan pesat. Inilah sebabnya mengapa memahami data besar dan kecerdasan buatan adalah penting.

Aplikasi yang didayakan AI boleh memproses sebarang set data dengan pantas, sama ada daripada pangkalan data atau dikumpulkan dalam masa nyata. Perniagaan menggunakan penyelesaian AI untuk meningkatkan produktiviti, mencipta pengalaman yang diperibadikan, menyokong pembuatan keputusan dan mengurangkan kos.

Data dan kecerdasan buatan sering meningkatkan analitik dan automasi, membantu organisasi mengubah operasi mereka.

Data besar dan kecerdasan buatan juga boleh digunakan untuk mengenal pasti dan menterjemah bahasa.

Teknologi analisis seperti Microsoft Azure Synapse membantu organisasi meramal atau mengenal pasti arah aliran untuk membimbing keputusan tentang aliran kerja, pembangunan produk dan kawasan lain. Data perusahaan juga akan disusun ke dalam visualisasi papan pemuka yang boleh dibaca, laporan, carta dan graf.

Pada masa yang sama, proses perusahaan boleh diautomasikan apabila mencipta data besar dan penyelesaian kecerdasan buatan. Contohnya, AI boleh meningkatkan pemeriksaan keselamatan, penyelenggaraan ramalan dan penjejakan inventori dalam pembuatan. Mana-mana perniagaan boleh memanfaatkan AI untuk menilai dokumen, menjalankan carian dokumen dan mengendalikan pertanyaan perkhidmatan pelanggan.

Oleh kerana cara kecerdasan buatan menganalisis representasi visual, tekstual dan pendengaran, walaupun ia belum mencapai atau melebihi kecerdasan manusia, teknologi ini menjadi lebih mudah untuk diterima pakai dan disepadukan ke dalam banyak aktiviti perniagaan.

Data besar dan sistem kecerdasan buatan terus meningkatkan respons mereka dan menyesuaikan tingkah laku mereka kepada maklumat baharu.

Walaupun ia kelihatan seperti data besar dan kecerdasan buatan mempunyai potensi yang tidak terhad, teknologi ini juga mempunyai had. Mari kita lihat lima bidang di mana AI bersinar untuk mendapatkan pemahaman yang menyeluruh tentang cara menggunakannya dalam perniagaan anda:

• AI boleh dilatih untuk menyusun data, membuat pengesyoran dan membantu dalam carian semantik. Alat ini akan meningkatkan pengalaman pengguna produk digital perniagaan dengan menyediakan maklumat berguna yang memenuhi keperluan mereka. Selain itu, kerana aplikasi perusahaan AI akan terus meningkatkan kemahirannya berdasarkan data sejarah, utiliti data semasa dan akan datang boleh dioptimumkan.
• AI boleh dilatih untuk menganalisis, mengecam dan mencari imej menggunakan penglihatan komputer, algoritma yang direka untuk memahami dan bertindak balas terhadap imej dan video. AI dengan latihan penglihatan boleh menyimpan dan menggambarkan dokumen serta menyokong tatasusunan sensor IoT. Banyak jabatan menggunakan penjejakan visual untuk meningkatkan produktiviti dan kecekapan.
• Pelanggan menuntut ketepatan dan kelajuan enjin carian semasa, tetapi memadankan piawaian tinggi ini dengan alatan perniagaan sendiri boleh menjadi mencabar. Dengan AI, keupayaan carian alat digital boleh dipertingkatkan, membolehkan mereka menganalisis halaman web, foto, video dan banyak lagi untuk memberikan pengguna hasil yang tepat yang mereka cari.
• Teknologi AI sering digunakan untuk melibatkan pelanggan dengan menukar pertuturan kepada teks dan teks kepada pertuturan. Perniagaan hanya boleh melihat perbualan pelanggan yang dirakam dengan rekod beranotasi untuk mengkaji tingkah laku pelanggan atau kakitangan jurulatih. Perniagaan juga boleh membuat pembantu berasaskan suara, seperti Siri atau Alexa, dalam apl.
• Pemprosesan Bahasa Semulajadi membolehkan kami bercakap dengan teknologi kami merentas keseluruhan frasa, sama seperti orang bercakap secara semula jadi dan menerima respons yang bermakna (NLP). Perniagaan boleh menyepadukan NLP ke dalam aplikasi atau bot anda untuk memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik atau mencipta alatan sokongan pelanggan yang boleh menjalankan perbualan suara atau teks. Data besar dan keistimewaan kecerdasan buatan ini juga boleh digunakan untuk mengenali dan menterjemah bahasa.

Data Besar lwn. Kepintaran Buatan

Pada ketika ini, tidak syak lagi bahawa Big Data akan kekal, manakala permintaan untuk Kepintaran Buatan (AI) akan terus kekal tinggi . AI tidak bermakna tanpa data, tetapi mustahil untuk menguasai data tanpa AI. Akibatnya, data dan kecerdasan buatan menumpu kepada sambungan kolaboratif.

Dengan menggabungkan kedua-dua disiplin ini, kami mungkin mula mengenal pasti dan meramalkan arah aliran masa depan dalam perniagaan, teknologi, hiburan dan segala-galanya di antaranya.

Data besar ialah input awal yang belum diproses yang mesti dibersihkan, disusun dan disepadukan sebelum digunakan ialah produk pintar pemprosesan data. Jadi kedua-duanya pada dasarnya berbeza.

Walaupun terdapat perbezaan yang ketara, data besar dan kecerdasan buatan masih saling melengkapi dengan berkesan .

Kecerdasan buatan ialah sejenis komputer yang membolehkan robot melakukan tugas kognitif, seperti bertindak atau bertindak balas kepada input, dengan cara seperti manusia. Aplikasi pengkomputeran tradisional juga bertindak balas kepada data, tetapi semua aktiviti ini memerlukan pengekodan manual. Jika sebarang jenis bola lengkung dibaling (seperti keputusan yang tidak dijangka), program tidak akan bertindak balas. Akibatnya, data besar dan sistem kecerdasan buatan terus meningkatkan respons mereka dan menyesuaikan tingkah laku mereka kepada maklumat baharu.

Mesin dengan keupayaan AI digunakan untuk menganalisis dan mentafsir data, menyelesaikan masalah atau memproses masalah berdasarkan tafsiran tersebut. Dengan pembelajaran mesin, komputer mula-mula belajar cara berkelakuan atau bertindak balas terhadap hasil tertentu dan kemudian memahami cara yang sama bergerak ke hadapan.

Data besar hanya mencari hasil daripada bertindak mengikutnya. Ia menerangkan jumlah data yang mengejutkan dan data yang berpotensi sangat pelbagai. Data berstruktur, seperti data transaksi dalam pangkalan data hubungan, boleh didapati dalam set data yang besar, manakala data yang kurang berstruktur atau tidak berstruktur, seperti foto, data e-mel, data penderia, dsb.

Cara penggunaannya juga berbeza. Mendapatkan cerapan ialah matlamat utama menggunakan data besar. Sebagai contoh, bagaimanakah Netflix mengesyorkan filem dan rancangan TV berdasarkan tontonan pengguna? Kerana ia mengambil kira corak pembelian dan pilihan pengguna lain dan membuat kesimpulan bahawa anda mungkin merasakan perkara yang sama.

Kecerdasan buatan ialah tentang membuat keputusan dan memperbaik keputusan tersebut. Kecerdasan buatan sedang melaksanakan tugas yang pernah dilakukan oleh manusia, tetapi lebih pantas dan dengan lebih sedikit ralat, sama ada perisian penalaan sendiri, kereta pandu sendiri atau menganalisis sampel perubatan. Ini terutamanya perbezaan antara data besar dan teknologi kecerdasan buatan.

Data besar dan kecerdasan buatan masih merupakan kembar yang sangat diperlukan

Walaupun terdapat perbezaan yang jelas, data besar dan kecerdasan buatan masih saling melengkapi dengan berkesan. Hal ini demikian kerana pembelajaran mesin, khususnya, memerlukan data untuk membangunkan kecerdasannya. Sebagai contoh, program pengecaman imej pembelajaran mesin mengkaji beribu-ribu imej kapal terbang untuk menentukan bahan pembuatannya supaya ia boleh mengenal pastinya pada masa hadapan.

Data besar ialah titik permulaan, tetapi untuk melatih model, ia mesti distruktur dan disepadukan dengan secukupnya supaya komputer dapat menemui corak berguna dalam data secara konsisten.

Data besar mengumpul sejumlah besar data, tetapi sebelum anda boleh melakukan sesuatu yang berguna dengannya, data yang berbeza mesti diasingkan. Data yang tidak perlu, berlebihan dan tidak berguna yang digunakan dalam AI dan ML telah "dibersihkan" dan dialih keluar. Ini adalah langkah pertama yang penting.

Selepas itu, AI boleh berkembang. Data yang diperlukan untuk melatih algoritma pembelajaran boleh disediakan oleh data besar. Terdapat dua jenis pembelajaran data: data yang dikumpul secara kerap dan latihan awal, yang bertindak sebagai sejenis pam ke prima. Sebaik sahaja mereka melengkapkan latihan awal mereka, program AI tidak pernah berhenti belajar. Mereka sentiasa memperoleh maklumat baharu, dan apabila data berkembang, mereka menyesuaikan tindakan mereka dengan sewajarnya. Oleh itu, terdapat keperluan awal dan berterusan untuk data.

Pengecaman corak digunakan dalam kedua-dua paradigma komputer, tetapi ia digunakan dalam cara yang berbeza. Analitis data besar menggunakan analisis berjujukan untuk menemui corak dalam data yang dikumpul sekali-sekala pada masa lalu, atau "data sejuk."

Pembelajaran mesin secara berterusan mengumpul data dan belajar daripadanya. Kereta pandu sendiri terus mengumpul data, mempelajari kemahiran baharu dan menambah baik operasi. Data baharu sentiasa diterima dan digunakan. Ini menunjukkan bahawa data besar dan kecerdasan buatan saling berkaitan.

Masa depan data besar dan kecerdasan buatan

Penggunaan Internet Perkara yang pantas telah mendigitalkan data merentas ekonomi, membolehkan sistem kecerdasan buatan kini memproses atau menganalisisnya. Akibatnya, kecerdasan buatan menjadi semakin biasa di seluruh industri dan perniagaan. Beberapa industri yang memanfaatkan Big Data dan AI boleh didapati di bawah:

Big Data dan AI dalam Penjagaan Kesihatan

Menurut ​​Accenture​​, untuk Mengintegrasikan AI ke dalam sistem penjagaan kesihatan A.S. boleh menjimatkan $150 bilion setiap tahun menjelang 2026 sambil meningkatkan hasil pesakit. Data besar dan kecerdasan buatan dijangka mengubah setiap aspek penjagaan kesihatan, daripada pembedahan robotik yang didayakan dengan menggabungkan pengimejan diagnostik dan data perubatan praoperasi kepada pembantu penjagaan maya yang membantu dengan diagnosis awal dan logistik pesakit.

Data Besar dan Kepintaran Buatan dalam Pembangunan Kenderaan Autonomi

Kenderaan Autonomi (AV) yang dikawal oleh kecerdasan buatan ditakdirkan untuk menyebabkan gangguan besar dalam industri pengangkutan. Untuk berjaya memerhati jalan dan mengendalikan kenderaan, perisian kecerdasan buatan yang terkandung dalam kereta pandu sendiri mengira berbilion-bilion titik data sesaat menggunakan input daripada sensor canggih, GPS, kamera dan sistem radar.

Walaupun cabaran masih ada sebelum automasi penuh, kenderaan mewah boleh mengendalikan tugas pemanduan asas dengan sedikit penglibatan manusia, terima kasih kepada data besar dan kecerdasan buatan. Selain itu, ujian kenderaan autonomi (AV), yang boleh beroperasi secara autonomi di semua kawasan pemanduan dalam keadaan tertentu, telah bermula.

Dengan bantuan data besar dan kecerdasan buatan, kereta pandu sendiri boleh mengendalikan tugas pemanduan asas tanpa penglibatan manusia

Pembangunan Pembantu Pintar Data Besar dan Kecerdasan Buatan

Pembantu digital menjadi lebih dinamik dan berguna disebabkan oleh kemajuan dalam pengecaman pertuturan, analisis ramalan dan pemprosesan bahasa semula jadi. Menurut pakar, carian suara akan menyumbang 50% daripada semua pertanyaan internet menjelang 2023 apabila pengguna beralih daripada papan kekunci dan apabila data besar dan teknologi kecerdasan buatan berkembang.

Data Besar dan Kecerdasan Buatan dalam Sistem Automasi Perindustrian

Automasi industri berada di barisan hadapan data besar dan aplikasi kecerdasan buatan dalam dunia fizikal, didorong oleh pelaburan global yang melambung tinggi dalam robot hingga Boleh jadi hampir $180 bilion pada 2020. Kemajuan dalam kedua-dua bidang ini bergabung untuk menghasilkan mesin yang lebih pintar dan berkebolehan berbanding sebelum ini, dengan robot bertindak sebagai badan mesin dan kecerdasan buatan bertindak sebagai minda mesin. Robot kini boleh bekerja dengan lebih bebas dalam persekitaran yang tidak berstruktur seperti kilang atau gudang. Mereka boleh bekerja lebih rapat dengan manusia di barisan pemasangan, bermakna mereka tidak lagi terhad kepada tugasan yang mudah dan berulang.

Automasi industri berada di barisan hadapan dalam penerapan data besar dan kecerdasan buatan dalam dunia fizikal

Kesimpulan

Hari ini, dua bidang utama sains komputer ialah data besar dan kecerdasan buatan, dan penyelidikan dalam bidang data besar dan kecerdasan buatan tidak berhenti baru-baru ini. Kecerdasan buatan dan data besar tidak dapat dipisahkan. Pertama sekali, kerana teknologi data besar secara meluas menggunakan teori dan teknologi kecerdasan buatan, ia bergantung kepada kemajuan kecerdasan buatan. Kedua, teknologi data besar adalah penting untuk pembangunan kecerdasan buatan kerana bidang ini sangat bergantung pada data. Kita masih perlu mempelajari teknologi baharu kerana inovasi dalam data besar dan kecerdasan buatan baru bermula.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan dan Data Besar adalah penggerak di sebalik Industri 4.0. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!