AIとビッグデータのつながり

ビッグデータと人工知能は、今日最も新しく、最も有用なテクノロジーの 2 つです。人工知能は10年以上前に誕生し、ビッグデータは数年前に誕生しました。コンピューターは何百万もの記録やデータを保存するために使用できますが、このデータを分析する機能はビッグデータによって提供されます。

ビッグデータと人工知能は、機械学習に勢いを注入し、データベースを継続的に反復して更新し、人間の介入と再帰的な実験の助けを借りて最適化する、2 つの驚くべき現代技術の集合体であると言えます。この記事では、人工知能とビッグデータを通じて、データに関連するあらゆる問題を解決する方法について説明します。

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ビッグデータと人工知能

ビッグデータと人工知能は、データ サイエンティストや他の大企業によって 2 つの機械の巨人として考えられています。多くの企業は、人工知能が自社の企業データに革命をもたらすと信じています。機械学習は人工知能の高度なバージョンであると考えられており、さまざまな機械がデータを送受信し、データを分析することで新しい概念を学習することができます。ビッグデータは、組織が既存のデータを分析し、そこから有意義な洞察を引き出すのに役立ちます。

たとえば、皮革衣料品メーカーがヨーロッパに衣料品を輸出するシナリオを考えてみましょう。市場からデータを収集し、さまざまなアルゴリズムで分析することで、販売者は顧客の行動や興味を特定し、顧客の興味に基づいて衣料品を提供できます。ここで、アルゴリズムは市場に関する洞察を得て正確な情報を見つけるのに役立ちます。

ビッグデータが人工知能にどのように役立つか

周知のとおり、AI は人間の介入と作業全体を削減するため、機械学習機能を備えた AI がロボットを作成し、人間の仕事を代替すると考えられています。人工知能の拡大により人間の役割は縮小し、ビッグデータの介入が変化の鍵となる。機械は事実に基づいて意思決定を行うことができますが、感情的なやり取りを行うことはできません。しかし、データ サイエンティストはビッグ データに基づく感情的知性を組み込むことで、機械が適切な方法で適切な意思決定を行えるようにすることができます。

たとえば、製薬会社のデータ サイエンティストは、顧客のニーズを分析するだけでなく、地域の特定の市場の規制に準拠し、その市場に最適な選択肢を提供するために薬剤の構成を調整する必要があります。機械学習では、このタスクを達成できない可能性があります。

したがって、AI とビッグデータの統合は、才能と学習を同時にもたらすだけでなく、新しいブランドや企業に多くの新しいコンセプトとオプションをもたらすことも明らかです。人工知能とビッグデータを組み合わせることで、企業は顧客の関心を最も包括的に理解できるようになります。機械学習を通じて、企業は最短時間で顧客の興味を特定できます。

ビッグデータは地球の多様性にどのように貢献できるのでしょうか?

新しいテクノロジーとツールが市場に導入され続けるにつれて、機械学習と人工知能ツールのコストも大幅に低下しています。

価格が下がるにつれて、この技術を採用する企業はますます増えるでしょう。文化、言語、宗教が異なる地域でも、テクノロジーやツールは同じように人気があります。同時に、サプライヤーは顧客のニーズに基づいて市場に同等のソリューションを提供する必要があります。

ビッグデータ技術とツールは、企業が顧客の地域や言語に応じて適切なソリューションを提供するのに役立ちます。一方、機械学習は、企業が顧客の感情に影響を与えないソリューションを提供するのに役立ちます。他の女性向け製品と同様に、スリランカとイランの市場に対するマーケティング手法は、これら 2 つの地域の女性の感情がまったく異なる可能性があるため、まったく異なります。

ビッグデータと人工知能が市場分析の洞察力を向上させる

現在、ビッグデータと人工知能の市場はまだ初期段階にあり、サービスプロバイダーは顧客がどこにいて、どのようなニーズを持っているかをまだ正確に把握していません。時間が経つにつれて、正確な顧客ニーズを認識し、それに応じて価格設定や製品の機能を計画するようになります。時間の経過とともに、組織は顧客の正確なニーズが何であるかを認識するようになり、顧客のニーズが異なる可能性があるため、AI ベースのソリューションであっても大幅に変更する必要があるかもしれません。

ビッグデータと連携した人工知能技術

ビッグデータで使用できる AI 技術はいくつかありますが、そのうちのいくつかを以下に示します。

1. 異常検出

あらゆるデータ セットにおいて、ビッグ データ分析を使用して異常を検出できます。ここでは、障害検出、センサー ネットワーク、エコシステム配布システムの健全性をすべてビッグ データ テクノロジーを通じて検出できます。

2. ベイズの定理

ベイズの定理とは、既知の条件に基づいてイベントの確率を推測することを指します。過去の出来事に基づいて、どんな出来事の将来も予測することができます。この定理は、過去または履歴のデータパターンを使用して顧客が製品に興味を持つ可能性を計算できるビッグデータ分析に最も役立ちます。

3. パターン認識

パターン認識は、一定量のデータ内のパターンを識別するために使用される機械学習技術です。トレーニング データの助けを借りて、これらのパターンを識別することができます。これを教師あり学習と呼びます。

4. グラフ理論

グラフ理論は、さまざまな頂点と辺を使用するグラフの研究に基づいています。ノード関係を通じて、データ パターンと関係を識別できます。このモデルは、パターン認識を行うビッグデータアナリストに役立ちます。この研究はあらゆるビジネスにとって重要かつ有用です。

要約する

人工知能とビッグデータは、企業で広く活用されている2つの新興技術であると言えます。こうしたテクノロジーは、より体系的かつスマートな方法で、より優れた顧客体験を提供するためにも活用されています。これらのテクノロジーを組み合わせることで、顧客にシームレスなエクスペリエンスを提供できます。

人工知能とビッグデータはさまざまな方法と技術を使用しますが、それらを統合的に使用することで、企業が顧客の興味を分析し、最も最適化されたサービスを提供するための結果を得ることができます。

元のタイトル:人工知能とビッグデータはどのように関連しているのか?

翻訳者について: Wan Wenjing、言語学博士課程学生。 Datapai THUが提供するプラットフォームのおかげで、さまざまな専門チャネルを通じて、ビッグデータと人工知能の最先端の知識、理論、方法を学ぶことができます。ここにいる最もプロフェッショナルな皆さんと一緒に進歩していきたいと思います!