Intelligence artificielle, apprentissage automatique et big data

Intelligence artificielle (IL), L'apprentissage automatique et le Big Data sont les grands catalyseurs du changement en ces temps. La profondeur et la rentabilité de ces transformations dépendront de notre volonté d'innover et de surfer sur une vague qui, autrement, continuera tout simplement..

Parce que Big Data?

Le Big Data passe rapidement à une nouvelle étape de maturité qui promet un impact commercial encore plus important, ainsi qu'une perturbation de l'industrie dans les années à venir. UNE mesureLa "mesure" C’est un concept fondamental dans diverses disciplines, qui fait référence au processus de quantification des caractéristiques ou des grandeurs d’objets, phénomènes ou situations. En mathématiques, Utilisé pour déterminer les longueurs, Surfaces et volumes, tandis qu’en sciences sociales, il peut faire référence à l’évaluation de variables qualitatives et quantitatives. La précision des mesures est cruciale pour obtenir des résultats fiables et valides dans toute recherche ou application pratique.... que las iniciativas maduran, Les organisations combinent désormais l'agilité des processus Big Data avec l'évolutivité de l'intelligence artificielle. Ces deux fonctionnalités contribuent à accélérer la création de valeur encore plus qu'auparavant..

D'un autre côté, la capacité de gérer de grands volumes et sources de données permet les capacités de l'IA et, spécialement, de apprentissage automatique, qui dorment depuis des décennies en raison de trois problèmes relativement courants:

1. Le manque de disponibilité des données dont souffrent les entreprises.
2. Tailles d'échantillons limitées, qui ont affecté négativement les capacités des organisations.
3. L'incapacité à analyser des quantités massives de données en quelques millisecondes, faute d'outils adaptés.

Intelligence artificielle et explosion des données

Chaque année, la quantité de données que nous produisons double. Les prévisions d'IDC indiquent qu'au cours de la prochaine décennie, il y aura 150 1 milliard de capteurs connectés au réseau (plus de 20 fois la population de la Terre). Ces données aident les appareils d'intelligence artificielle à apprendre comment les humains pensent et ressentent. Accélérez votre courbe d'apprentissage et activez également l'automatisation de l'analyse des données. Plus il y a d'informations à traiter, plus de données que le système reçoit, plus apprendre et, en dernier recours, plus précis devient.

Aujourd'hui, intelligence artificielle est capable d'apprendre sans aide humaine grâce à l'apprentissage automatique ou à l'apprentissage automatique. De nouveaux cas sont connus chaque jour, comme l'algorithme DeepMind de Google, qui a récemment appris à gagner 49 Jeux Atari, sans nécessiter aucune interaction de la part des personnes.

Autrefois, La croissance de l'IA a été minime pour deux raisons principales:

1. Il était basé sur un ensemble de données limité utilisant des échantillons représentatifs plutôt que d'utiliser des données réelles en temps réel.
2. L'incapacité à analyser des quantités massives de données en quelques secondes.

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Intelligence artificielle, propulsé par le Big Data

Chaque fois plus, Des entreprises de tous les secteurs rejoignent les pionniers de l'intelligence artificielle tels que Google et Amazon pour mettre en œuvre des solutions d'IA dans leurs organisations..

MetLife, l'un des plus grands fournisseurs au monde de programmes d'assurance et d'avantages sociaux, a également promu des initiatives d'intelligence artificielle avec le Big Data. Votre projet de intelligence artificielle est basé sur la reconnaissance vocale pour obtenir une meilleure vision de l'entreprise grâce au suivi des incidents et des résultats.

L'entreprise dispose d'un traitement des réclamations plus efficace, où les modèles couramment utilisés ont été enrichis de données non structurées qui sont maintenant analysées, comme les rapports médicaux. De cette façon, lors de l'analyse de chaque interaction, de nouveaux facteurs entrent en jeu, des informations complémentaires qui ajoutent de la valeur et vous permettent de découvrir des détails importants.

Mais, Un ordinateur peut-il penser comme un cerveau humain?

Certains disent jamais, tandis que d'autres disent que cela se produit déjà. Suivre les nouvelles et les décisions des grandes entreprises technologiques comme Facebook nous fait savoir que, malgré quelques lacunes Et à part les scandales, les interventions robotiques peuvent semble ému par la raison dans certains cas.

La vérité est que nous sommes à un point où la capacité des machines à voir, comprendre et interagir avec le monde se développe à un rythme effréné, qui continue de croître avec le volume de données qui les aide à apprendre et à comprendre. plus rapide. Les mégadonnées sont le carburant qui alimente l'intelligence artificielle de l'IA.

Trois façons fondamentales dont les mégadonnées alimentent l'intelligence artificielle

Il y a, en particulier, trois façons dont le big data permet aux entreprises de se développer. intelligence artificielle offrant des opportunités pour des algorithmes qui savent tirer parti de:

• Technologie Big Data: à présent, les entreprises et leurs projets d'intelligence artificielle ont la capacité d'accéder à de grands volumes d'informations. À partir de là, sont capables de traiter de grandes quantités de données qui nécessitaient auparavant du matériel et des logiciels extrêmement coûteux.
• Disponibilité de grands ensembles de données: RIC (Demande de collecte d'informations), transcription, fichiers vocaux et images, Les données météorologiques et les données logistiques sont désormais disponibles d'une manière jamais possible auparavant. Aujourd'hui, même les vieux fichiers “origine sur papier” sont également disponibles en format numérique.
• Apprentissage automatique à grande échelle: Algorithmes “escaladé”, como las redes neuronales recurrentes y el l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé..., sont le moteur de l'avancement de l'IA. Intelligence artificielle.

Intelligence artificielle, notamment le machine learning combiné au Big Data et à la gestion des données, brinda a las empresas la oportunidad de adquirir competencia analytiqueL’analytique fait référence au processus de collecte, Mesurer et analyser les données pour obtenir des informations précieuses qui facilitent la prise de décision. Dans divers domaines, Comme les affaires, Santé et sport, L’analytique peut identifier des modèles et des tendances, Optimiser les processus et améliorer les résultats. L’utilisation d’outils et de techniques statistiques de pointe est essentielle pour transformer les données en connaissances applicables et stratégiques...., réaliser des modèles prédictifs et prendre des décisions en temps réel sur un univers de données inestimables pour l'esprit humain.

Les outils sont. Les possibilités existent. Il appartient à chaque organisation et à ses managers de décider de surfer ou non.