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AI需要大数据,而大数据也需要AI

AiTechYun

编辑:nanan

AI和大数据已经形成了一种真正的共生关系,彼此需要相得益彰。

Wired公司联合创始人Kevin Kelly 认为:“如今,在整个商业世界中,每家公司基本上都在从事数据业务,他们需要AI来领悟大数据,并从中找到意义。”

美国知名AI作家Bernard Marr 说过:“过去,由于有限的数据集、非实时的数据和无法在数秒内分析大量数据,而导致AI发展受阻。今天,可以实时访问数据和工具,实现快速分析,从而推动了AI和机器学习,并允许向数据优先的方法过渡。我们的技术现在已经足够灵活,可以访问这些庞大的数据集,以快速推进AI和机器学习应用程序。”

AI和大数据形成了一种真正的共生关系,彼此需要。另一位备受尊敬的专家,Taneja集团的高级分析师Mike Manchett一直在观察AI市场的这场革命,他指出,新一代的工具和平台正在帮助各种类型和规模的企业实现AI。

Apache Spark是AI开发的火花。虽然许多企业基础设施可能还没有准备好,但是开源工具使其具有高度的成本效益和吸引力。特别是,Manchett指出了Apache Spark的广泛采用,可提供内存中的实时查询和大规模的快速机器学习。

AI实现民主。AI不再是博士的专属领域。现在,由于新一代易于使用的工具和平台,技术专业人员可以开始在他们的项目中构建和部署AI解决方案。Manchett说:“今天,我真正感觉到,大数据分析终于触手可及。”“现在有一个巨大的、正在发展的中间地带,聪明的非数据科学家可以在大型实时数据流上高效应用机器学习。”然而,Manchett警告说,AI尚不足以满足非技术业务的需求。“为了实现大数据和AI的目标,你仍然需要理解提取、转换和加载的概念,以及机器学习是什么,可以做什么。”

数据占据了中心位置。数据管理长期以来一直被放在数据中心的后面,作为存储和保护的对象。随着对AI的日益重视,人们认识到,数据对公司的未来也至关重要。Manchett说:“与其他系统管理领域一样,数据流可以有自己的服务水平协议、可用性目标、性能目标、容量不足和安全问题。流动数据具有来源、准确性和大量相关的元数据动态跟踪。这是一个新的世界,随着数据越来越大,提供大数据和大数据流以及自身的系统管理重点也具有实际价值。”

所有数据都将变成大数据。“最终,所有的数据都将是大数据,机器学习以及更广泛的AI——将被应用到各地,动态优化所有内容,”Manchett说。“通过云计算,任何人都可以轻而易举地获得数据,大数据和AI的可能性在我们的生活中变得越来越真实。”然后,AI和机器学习将变得司空见惯。“不久的将来,数据中心可能很快成为一个聚合所有数据的融合主机, 通过实时数据流持续提供支持,同时支持事务记录和机会主义系统的交互系统,尽可能多的自动化智能。”

本文来自企鹅号 - ATYUN订阅号媒体

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