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Cómo se conectan la Inteligencia Artificial y el Big Data

4 de abril de 2019 Deja un comentario

El Big Data y la Inteligencia Artificial (IA) son dos de las tecnologías más populares y útiles en la actualidad. La Inteligencia Artificial existe desde hace más de una década, mientras que el Big Data surgió hace solo unos años. Las computadoras se pueden usar para almacenar millones de registros y datos, pero el Big Data proporciona el poder para analizar estos datos.

Podemos decir que juntos el Big Data y la IA son el conjunto de dos tecnologías modernas increíbles que permiten el aprendizaje automático, reiteran y actualizan continuamente los bancos de datos, y toman la ayuda de la intervención humana y los experimentos recursivos para el mismo. Hoy, lo hemos traído en este blog para proporcionar el uso informativo de la IA y el Big Data para resolver todos los problemas posibles relacionados con los datos.

 

El Big Data y la IA

 

El Big Data y la IA son considerados dos gigantes mecánicos por los científicos de datos u otras grandes corporaciones. Muchas organizaciones consideran que IA traerá la revolución en sus datos organizativos. El aprendizaje automático se considera como una versión avanzada de la IA a través de la cual varias máquinas pueden enviar o recibir datos y aprender nuevos conceptos al analizarlos. El Big Data ayuda a las organizaciones a analizar sus datos existentes y a obtener información significativa de ellos.

Aquí, por ejemplo, podemos considerar a un fabricante de prendas de cuero que exporta sus prendas a EEUU y no tenemos ninguna idea acerca de los intereses del cliente solo mediante la recopilación de datos del mercado y su análisis a través de varios algoritmos, el comerciante por lo tanto puede identificar al cliente. Los comportamientos e intereses. Según sus intereses, pueden proporcionar los productos. Para esto, los algoritmos pueden ayudar a encontrar información y también información precisa.

 

Cómo ayuda el Big Data en los experimentos de la IA

 

Como se sabe, la IA reducirá en general la intervención y los trabajos humanos, por lo que la gente considera que la IA tiene todas las capacidades de aprendizaje automático y creará robots que se harán cargo de los trabajos humanos. El rol humano se reducirá debido a la expansión de la IA y este pensamiento se ha roto y cambiado por la participación del Big Data. Como las máquinas pueden tomar decisiones basándose en hechos, pero no pueden involucrar interacción emocional, pero debido a los grandes datos, los científicos de datos pueden involucrar a su inteligencia emocional y tomar las decisiones correctas de la manera correcta.

Para un científico de datos de cualquier organización farmacéutica, no solo puede analizar las necesidades de los clientes, sino también inhibir las normas y regulaciones locales del mercado en particular de esa región. Dependiendo de las sales utilizadas en cualquier medicamento, pueden sugerir las mejores opciones para ese mercado, mientras que en caso de aprendizaje automático puede que no sea posible.

Por lo tanto, está claro que la fusión de la IA y el Big Data no solo puede involucrar al talento y el aprendizaje simultáneamente, sino que también da lugar a muchos nuevos conceptos y opciones para cualquier nueva marca y organización. Una combinación de la IA y el Big Data puede ayudar a las organizaciones a conocer el interés del cliente de la mejor manera. Al utilizar conceptos de aprendizaje automático, las organizaciones pueden identificar los intereses del cliente en el mínimo tiempo posible.

 

¿Cómo puede ayudar el Big Data en la diversificación global?

 

Con cada día que pasa, las nuevas tecnologías y las herramientas se introducen en el mercado, por lo que el costo de las herramientas de aprendizaje automático (Machine Learning) y la IA también se reducen significativamente. Como resultado de una caída de precios, la tecnología será adoptada por varias organizaciones. Incluso en una región global con diversidad cultural, idioma, religión, la tecnología y las herramientas se adoptarán con el mismo entusiasmo. Al mismo tiempo, el proveedor deberá proporcionar las soluciones equivalentes al mercado según las necesidades del cliente.

La tecnología y las herramientas de Big Data ayudarán a las organizaciones a proporcionar las soluciones relevantes a los clientes según su región e idioma, mientras que, al mismo tiempo, el aprendizaje automático les ayudará a proporcionar las soluciones a las organizaciones de manera que los sentimientos de los clientes no lo hagan. obtener un corazon de IA igual que para cualquier producto orientado a las mujeres, la forma de comercializar el producto será completamente diferente para los mercados de Sri Lanka e Irán, ya que los sentimientos de las mujeres de ambas regiones pueden ser completamente diferentes.

 

El Big Data y la IA para impulsar el análisis del mercado.

 

En este momento, el mercado del Big Data y la Inteligencia Artificial están en su estado novato y los proveedores de servicios no tienen idea dónde están exactamente sus clientes y cuáles son sus necesidades. Con el tiempo, se darán cuenta de los requisitos exactos del cliente y planificarán las ofertas y las funcionalidades del producto en consecuencia. Con el tiempo, las organizaciones se darán cuenta de cuáles son las necesidades exactas de los requisitos de sus clientes. Incluso las soluciones basadas en Inteligencia Artificial pueden necesitar cambios enormes, ya que los requisitos de los clientes pueden variar.

 

Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

 

Existen varias tecnologías de Inteligencia Artificial que se utilizan con Big Data y algunas de ellas se enumeran a continuación:

Detección de anomalías

Para cualquier conjunto de datos, si no se detecta una anomalía, se pueden utilizar los análisis de Big Data. Aquí, la detección de fallas, la red de sensores y el estado del sistema de distribución de ecosistemas se pueden detectar con las tecnologías de Big Data.

Teorema de Bayes

El teorema de Bayes se usa para identificar la probabilidad de un evento basado en las condiciones pre-conocidas. Incluso el futuro de cualquier evento también se puede predecir sobre la base del evento anterior. Para el análisis de Big Data, este teorema es de mejor uso y puede proporcionar una probabilidad de interés de cualquier cliente en el producto utilizando el patrón de datos históricos o pasados.

Reconocimiento de patrones

El reconocimiento de patrones es una técnica de aprendizaje automático y se utiliza para identificar los patrones en una cierta cantidad de datos. Con la ayuda de los datos de entrenamiento, los patrones se pueden identificar y se conocen como aprendizaje supervisado.

Teoría de grafos

La teoría de gráficos se basa en el estudio de gráficos que utiliza varios vértices y bordes. A través de las relaciones de nodo, el patrón de datos y la relación pueden ser identificados. Este patrón puede ser útil y ayudar a los analistas de Big Data en la identificación de patrones. Este estudio puede ser importante y útil para cualquier negocio.

 

Resumen

 

Se puede decir claramente que la IA y el Big Data son dos de las tecnologías emergentes que las organizaciones utilizan ampliamente. Incluso las tecnologías son utilizadas por ellos para proporcionar una mejor experiencia al cliente de una manera organizada e inteligente. Las tecnologías se pueden combinar para proporcionar una experiencia perfecta a los clientes.

La IA y el Big Data utilizan muchos métodos y técnicas, pero se pueden usar de manera integrada y proporcionan un resultado que las organizaciones pueden utilizar para analizar los intereses de los clientes y ofrecerles los mejores servicios optimizados.

Dije que un diferenciador importante es que el Big Data es el insumo en bruto que debe limpiarse, estructurarse e integrarse antes de que sea útil, mientras que la Inteligencia Artificial es la salida, la inteligencia que resulta de los datos procesados. Eso hace que los dos sean inherentemente diferentes.

La Inteligencia Artificial es una forma de computación que permite a las máquinas realizar funciones cognitivas, como actuar o reaccionar a una entrada, de manera similar a como lo hacen los humanos. Las aplicaciones informáticas tradicionales también reaccionan a los datos, pero las reacciones y las respuestas deben codificarse a mano. Si se lanza cualquier tipo de bola curva, como un resultado inesperado, la aplicación no puede reaccionar. Por lo tanto, los sistemas de IA están cambiando constantemente su comportamiento para adaptarse a los cambios en los hallazgos y modificar sus reacciones.

Una máquina habilitada para IA está diseñada para analizar e interpretar datos y luego resolver el problema o abordar el problema según esas interpretaciones. Con el aprendizaje automático, la computadora aprende una vez cómo actuar o reaccionar ante un resultado determinado y sabe en el futuro que debe actuar de la misma manera.

El Big Data es una computación de estilo antiguo. No actúa sobre los resultados, simplemente los busca. Define conjuntos muy grandes de datos, pero también datos que pueden ser extremadamente variados. En los conjuntos del Big Data, puede haber datos estructurados, como datos transaccionales en una base de datos relacional, y datos menos estructurados o no estructurados, como imágenes, datos de correo electrónico, datos de sensores, etc.

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