빅 데이터 대 인공 지능

인공 지능과 빅 데이터는 오늘날의 디지털 환경과 인더스트리 4.0을 형성한 다양한 기술 혁신의 원동력입니다. 이 두 가지 경향은 오늘날 생성되는 많은 양의 데이터를 최대한 활용한다는 공통 목표를 가지고 있습니다.

빅데이터 조직과 기업에 가치 있는 정보를 제공하기 위해 추출 및 구성할 수 있는 잠재력이 큰 대량의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장 및 처리하는 것을 말합니다.

반면에 인공 지능 인간의 기능(예:학습, 추론 및 의사 결정)을 모방하는 기계를 만드는 목적을 가진 알고리즘의 조합으로 구성됩니다.

인공 지능과 빅 데이터의 관계는 무엇입니까?

두 개념 모두 데이터를 중심으로 진행되지만 기능은 매우 다릅니다. 빅 데이터와 인공 지능 사이에는 상호 관계가 있습니다.

빅 데이터의 기능

빅 데이터는 방대한 데이터 세트를 수신하는 입력 역할을 합니다. 이 데이터가 유용하려면 처리되고 표준화되어야 합니다.

인공 지능의 기능

인공 지능은 이 과정의 결과입니다. 이것은 프로그램과 메커니즘이 인간처럼 지능적인 행동과 추론을 보여줄 수 있도록 하는 일련의 알고리즘을 생성하기 위해 이러한 결과에 의해 생성된 출력을 활용하여 기업에 여러 이점을 제공하는 일련의 소프트웨어로 구성됩니다.

따라서 빅 데이터는 인공 지능의 연료입니다. 이 두 번째 시간은 처리된 데이터를 활용하고 학습하여 모든 유형의 산업을 위한 패턴을 생성 및 인식하고 정교한 분석 솔루션을 개발합니다.

데이터와 처리 속도가 향상되면서 인공 지능을 개발할 수 있게 되었습니다. 인공 지능은 이 정보를 사용하여 환경을 분석하고 그에 따라 조치를 취합니다. 피드백을 받고 함께 가는 두 개념이기 때문에 이 두 용어를 비교하는 것은 자연스러운 실수입니다.

인공 지능에서 빅 데이터의 역할

인공 지능은 초기, 이후 및 지속적으로 지능을 구축하기 위해 데이터가 필요합니다. 인공 지능 시스템이 액세스할 수 있는 데이터의 양이 많을수록 더 많은 기계가 학습할 수 있으므로 결과가 더 정확하고 효율적입니다.

AI가 더 똑똑해짐에 따라 프로세스 제어 및 기계 모니터링과 관련하여 인간의 개입이 덜 필요합니다. 인공 지능은 데이터를 지속적으로 공급하는 지속적인 학습 단계에 있습니다.

인공 지능에 빅 데이터가 필요한 것처럼 그 반대도 마찬가지입니다. 이러한 방대한 양의 데이터는 이러한 데이터 저장소의 잠재력을 잠금 해제하고 지능으로 변환할 수 있는 인공 지능 모델이 없었다면 그 가치를 갖지 못했을 것입니다.

 빅 데이터에 적용된 인공 지능은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 편차 감지:AI 빅데이터에서 제공하는 데이터를 분석하여 그 안에 있는 비정상적인 상황을 감지할 수 있습니다. 예를 들어 센서를 통해 미리 정의된 범위를 표시하고 범위를 벗어나는 이상 징후를 식별합니다.
• 미래 결과의 가능성: AI는 미래 결과에 영향을 미칠 X 확률로 알려진 조건을 사용하여 해당 결과의 확률을 결정할 수 있습니다.
• 패턴 인식: 인간이 인식할 수 없는 대규모 데이터 구조에서 패턴을 감지합니다.

이러한 이점은 머신 러닝(ML) 없이는 불가능합니다.; 인공지능의 원동력. AI 분야에 속하는 기술로, 데이터 기계에 데이터를 공급하여 인간의 프로세스를 정확하게 모방하고 알고리즘을 기반으로 자율적으로 의사 결정을 학습할 수 있도록 합니다. 빅 데이터가 지원하는 AI는 머신 러닝과 같은 모델을 통해 다음과 같은 목표를 목표로 합니다.

• 추론
• 머신러닝
• 일반 정보
• 로봇 공학
• 자연어 처리
• 컴퓨터 비전
• 프로그래밍 및 기계 학습

AI 시스템이 인간의 두뇌와 같은 방식으로 행동을 일반화할 수 있도록 개선하려면 시스템이 이해할 수 있는 형식으로 세분화된 수백만 개의 데이터 샘플이 필요합니다.

인공 지능:빅 데이터의 미래?

인공 지능의 개념은 수백 년 전으로 거슬러 올라가지만 지난 10년 동안 빅 데이터가 부상하면서 다시 부활했습니다. AI와 빅 데이터는 밀접하게 상호 연결되어 있으며 데이터 가용성 증가는 조직 내 인지 및 AI 이니셔티브를 향상시키고 있습니다.

인공 지능은 더 이상 지루하고 수동이 아닌 데이터 분석을 위한 새로운 모델을 만들고 있습니다. 엔지니어가 주도하는 SQL과 같은 통계 모델이 이제는 컴퓨팅으로 수렴되어 AI 및 머신 러닝이 되었습니다. AI는 반자동 결정을 내리는 완전히 새로운 기능으로 이 분석 세계를 개선하고 있습니다.

내 사업에서 이것을 하려면 무엇이 필요합니까?

Nexus Integra IoT 및 빅 데이터 플랫폼이 도움이 됩니다. 이 플랫폼을 통해 빅데이터와 AI 기술을 산업 환경에 적용할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 기계, 센서 및 모든 데이터 소스를 연결할 수 있으므로 이 데이터를 처리, 균질화 및 활용하여 무엇보다도 쉽게 작동하고 예측 성능 분석을 설정할 수 있습니다.