Welche Beziehung besteht zwischen Big Data und dem Internet der Dinge? Welche Beziehung besteht darüber hinaus zwischen künstlicher Intelligenz, dem am meisten erwarteten Einsatzgebiet? Wir stellen Beispiele für den Einsatz von Big Data und künstlicher Intelligenz sowie Technologien zur Weiterentwicklung dieser Verbindung vor.
Selbst wenn Sie den Begriff „Big Data“ schon einmal gehört haben, haben Sie möglicherweise keine klare Vorstellung von seinen praktischen Anwendungen. Was ist Big Data und wo sehen Sie den Einsatz?
Big Data wird im Allgemeinen als „allgemeiner Begriff für die Technologie oder die Daten selbst angesehen, die zum Sammeln, Analysieren und Verarbeiten großer Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten in Echtzeit verwendet werden“.
Eine klarere Definition sind die sogenannten drei Vs, die Big Data ausdrücken.
Datensätze, die Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt kombinieren, gelten als Big Data. Das Volumen stellt die Datenmenge und ihre Verarbeitungsfähigkeiten dar, die Geschwindigkeit stellt die Änderungsgeschwindigkeit und die nachverfolgbare Aktualisierungshäufigkeit dar und die Vielfalt umfasst verschiedene unstrukturierte Daten.
Mit anderen Worten: „Ein Datensatz mit vielfältigen und großen Änderungen und Verarbeitungsmöglichkeiten“ wird als Big Data definiert.
Lesen Sie hier mehr über Big Data.
Big Data – Welche Auswirkungen hat „Unerwartetheit der Analyseergebnisse“ auf die Gesellschaft? |Stratus
Big Data basiert auf drei V-|Herausforderungen
In welchen Bereichen wird diese große Datenmenge voraussichtlich eingesetzt?
Mit der Entwicklung und Popularisierung des Internets der Dinge können Daten von verschiedenen Dingen in der modernen Gesellschaft abgerufen werden. Sie können Daten zu allen Themen sammeln, von der Fabrikausrüstung über die meistverkauften Einkäufe bis hin zu Schlagworten in sozialen Medien. Diese große Datenmenge hat das Potenzial, neue Werte zu schaffen.
Insbesondere in den Bereichen Logistik und Produktion rückt Big Data zunehmend in den Fokus. Durch das Anbringen von IC-Tags an Produkten und Verpackungen sowie die Installation von Sensoren in verschiedenen Teilen der Produktionslinie ist es möglich, den Ablauf der Dinge zu verstehen. Diese dürften zu verschiedenen Effizienzsteigerungen in Produktion und Logistik führen.
Künstliche Intelligenz und KI sind ebenfalls die am meisten erwarteten Bereiche zur Schaffung neuer Werte. Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz bringt mehr Möglichkeiten. In den oben genannten Bereichen der Produktion und Logistik können die durch die Analyse künstlicher Intelligenz gesammelten Daten um ein Vielfaches oder Dutzende Male besser sein als die menschliche Analyse.
Auf diese Weise kann man sagen, dass Big Data durch die Verbindung mit künstlicher Intelligenz unbegrenzte Möglichkeiten bietet, sodass verschiedene Einsatzmöglichkeiten in Betracht gezogen werden können.
Es gibt viele Möglichkeiten für die Verbindung zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz. Was ist diese Beziehung?
Die Ehrlich-Forschung hat eine lange Geschichte und begann in den 1950er Jahren. Die Forschungen dauern jedoch bis in die Gegenwart an, während sie im Winterzeitalter durch die Mauer mehrmals neu entfacht werden.
In den letzten Jahren wurde die rasante Entwicklung der Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz stark durch technologische Durchbrüche beeinflusst, die durch tiefes Lernen verursacht wurden. Deep Learning ist eine Art maschinelles Lernsystem, das mehrschichtige Algorithmen verwendet, um die erforderlichen Daten automatisch zu extrahieren und zu lernen. Diese Art von Deep Learning erfordert eine große Menge an Rohdaten, bevor die erforderlichen Daten extrahiert werden können, und Big Data ist unerlässlich.
Damit die künstliche Intelligenz dem beabsichtigten Betrieb möglichst nahe kommt, muss die Maschine also Lernen ansammeln. Kumulatives Lernen erfordert große Datenmengen. Aus diesem Grund kann man sagen, dass die Entwicklung von Big Data die Entwicklung künstlicher Intelligenz unterstützt.
Die Verbindung zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz hat enorme Möglichkeiten eröffnet. Aber es gibt immer noch Herausforderungen.
Obwohl die Nutzung von Big Data und künstlicher Intelligenz immer noch Herausforderungen mit sich bringt, sind die Möglichkeiten endlos und versprechen, zu neuen Technologien zu führen. Welche neuen Möglichkeiten können durch die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz entstehen?
Eine der beliebtesten KI-basierten Technologien ist das autonome Fahren von Autos. Es wird erwartet, dass autonomes Fahren nicht nur Verkehrsunfälle wirksam verhindern, sondern auch den Kohlendioxidausstoß reduzieren wird. Der am meisten erwartete Aspekt des autonomen Fahrens sind Lkw, die die Logistik unterstützen. Der Arbeitskräftemangel ist zu einem ernsten Problem in der Transportbranche geworden, und autonomes Fahren wird voraussichtlich zu Verbesserungen im Arbeitsumfeld führen.
Unter vorbeugender Wartung versteht man die Überprüfung und Reparatur von Bereichen, die im Rahmen der Maschinenwartung im Vorfeld möglicherweise repariert werden müssen. Die vorausschauende Wartung wird durch die Nutzung von Big Data und künstlicher Intelligenz entwickelt. Künstliche Intelligenz analysiert vergangene Wartungsdaten, um die Vorläufer des Ausfalls und den Zeitpunkt des Auftretens des Ausfalls zu ermitteln. Durch entsprechende Wartungsmaßnahmen können Maschinenstillstände verhindert und die Produktivität gesteigert werden.
KI-Ansager sind bereits auf der ganzen Welt aktiv. KI macht es möglich, fließende Sätze zu lesen, die der Art und Weise, wie Menschen sprechen, möglichst nahe kommen. Es kann sofort auf Notfalldurchsagen reagieren und kann für Wiederholungsdurchsagen verwendet werden. Bemerkenswert ist, dass es fehlerfrei ist und Sie es auf eine Sprachqualität und -geschwindigkeit anpassen können, die für Ihre Zuhörer gut verständlich ist.
Umsatzanalysen und -prognosen auf Basis von Big Data und künstlicher Intelligenz werden von vielen Unternehmen eingesetzt. Eine Geschäftsanalyse mittels künstlicher Intelligenz ist nicht nur das Analyseergebnis eines jeden solchen Produkts, sondern auch die Beratung, die als Unternehmen den Weg in die Zukunft weist. Durch die Kombination von Daten nicht nur innerhalb des Unternehmens, sondern auch von Trends und Daten aus der gesamten Gesellschaft können wir den gesellschaftlichen Wandel vorhersagen und Maßnahmen als Unternehmen vorschlagen. Darüber hinaus entwickelt sich die KI-basierte Geschäftsanalyse mit der Erweiterung von Big Data zu einem Stadium, in dem sie in menschliche intellektuelle Aktivitäten umgewandelt werden kann.
In den letzten Jahren haben Technologien Aufmerksamkeit erregt, die die Beziehung zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz zu fortschrittlicheren und wertvolleren Produkten weiterentwickeln. Das ist Edge Computing.
Edge Computing ist eine Technologie, die Dinge trennt, die am Edge oder vor Ort verarbeitet werden können, anstatt alles in die Cloud zu schicken und es sowohl in der Cloud als auch am Edge zu haben.
Anstatt alle Daten direkt an die Cloud zu senden, könnte diese sich am Rande befinden und den Datenverkehr dann schnell weiterleiten. Darüber hinaus befinden sich die für die Steuerung erforderlichen Daten, bei denen Echtzeit wichtig ist, am Rande, und nur die Daten, die detailliertere und notwendigere Daten erfordern, werden als Big Data akkumuliert. Dies verbessert auch die Lerngenauigkeit künstlicher Intelligenz und fördert die Entwicklung künstlicher Intelligenz.
Damit ist Edge Computing eine beliebte Technologie, um in Zukunft Geschwindigkeit und Genauigkeit bei Big Data und künstlicher Intelligenz zu verbessern. Mit dem Aufkommen und der Entwicklung von Edge Computing entwickeln sich auch Big Data und künstliche Intelligenz.
Wir stellen den Zusammenhang zwischen Big Data und künstlicher Intelligenz sowie Edge Computing vor und entwickeln ihn weiter.
Big Data wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, und die Menschen setzen große Hoffnungen in die Verbindung mit künstlicher Intelligenz. Edge Computing gewinnt als Weiterentwicklung dieser Verbindung an Bedeutung. Durch die Kombination von Big Data, künstlicher Intelligenz und Edge Computing besteht eine größere Möglichkeit, den Nutzungsumfang weiter zu erweitern und neue Werte zu schaffen.
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