ビッグデータ処理における人工知能の活用方法

人工知能はビッグデータを処理するための最も理想的かつ効果的な方法です。私たちの世界はビッグデータに浸っています。私たちの日常の活動、無生物の好み、特性、用途など、オンラインでもオフラインでも、考えられるあらゆるトピックに関する膨大な量のデータが存在します。次に、ビッグデータ処理に人工知能がどのように応用されているかを見てみましょう。

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ビッグデータ処理における人工知能の活用方法

人工知能とは、人間や動物が示す自然知能と比較した、機械が示す知能のレベルです。このため、機械知能と呼ばれることもあります。機械が構築されると、機械は環境を効果的に認識し、設定された目標を正常に達成する可能性を高めるいくつかのアクションを実行できるようになります。

機械学習の本質は、機械が理解できるプログラミング言語でコードやコマンドを書くことにあります。これらのコードは、機械の思考能力の基盤を築くのに役立ち、コードで定義された特定の機能を実行するように機械をプログラムできるようになります。また、これらのマシンは、より多くの作業を与えられるにつれて思考力、学習力、問題解決力を向上させるために、基本コードを使用して関連コードの連続シーケンスを生成するようにプログラムされています。

クレーンが人間が持ち上げられない重い物を持ち上げるために設計された機械であるのと同様に、一部の機械は、人間の脳や一部のソフトウェアにとって扱いにくい分析上の問題をさらに深く考え、解決するようにプログラムされています。思考と分析を助けるこの機械の歴史は、そろばんの時代にまで遡ります。技術は、機械が使用できる情報/データの量に事実上制限がないほど進歩しました。ここでビッグデータの話題に移ります。

名前が示すように、ビッグデータとは、コンピューターやマシンが理解して保存できる、大規模で広範囲、複雑、または大量の特定の情報セットのことです。技術的な観点から見ると、ビッグデータとは、従来のデータ処理システムでは処理できないほど複雑なさまざまなデータセットを研究する分野です。このような大量のデータは、抽出機能と分析機能を拡張するために設計する必要があります。

人工知能はビッグデータを処理するための理想的かつ最も効果的な方法です。これらの膨大なデータを適切に使用することで、データセットが属する業界に貴重な洞察とビジネス分析を提供できます。その結果、大量の複雑なデータから利益を得られるよう人工知能アルゴリズムが作成されるようになりました。

人工知能とビッグデータをどのように応用するのか？

上記の用語の意味について説明したので、次に AI 記事のこのセクションに進み、アプリケーションが AI アルゴリズムとビッグ データ分析の相乗効果からどのようなメリットを得られるかを検討します。

自然言語処理では、何百万もの人間の言語のサンプルが記録され、対応するコンピュータ プログラミング言語の翻訳にリンクされます。したがって、コンピューターは、大量の人間の言語データを整理、分析、処理できるようにプログラムされています。

農業組織や企業の監視能力の拡大を支援します。 AI は、農家が成長段階から成熟まで農産物を計算し、監視するのに役立ちます。 AI は、この広大な土地の他のエリアに広がる前に、弱点や欠陥を検出することができます。この場合、AI は衛星システムやドローンを使用してデータを表示および抽出します。銀行と証券は金融市場の活動を監視するために使用されます。たとえば、米国証券取引委員会 (SEC) は、ネットワーク分析と自然言語処理を使用して、金融市場における違法な取引活動を阻止しています。高頻度取引の取引データ分析を取得し、意思決定取引、リスク分析、予測分析を実施します。また、不正行為の早期警告、カード不正行為の検出、監査記録のアーカイブと分析、企業信用レポート、顧客データの変換などにも使用されます。

通信、メディア、エンターテイメント。 AI 機能を使用して、消費者の意見を収集、分析、活用することができます。モバイルおよびソーシャル メディア コンテンツを活用します。ライブ メディア コンテンツの操作方法を学びます。この業界の企業は、顧客データと顧客行動データの両方を分析して詳細な顧客プロファイルを作成し、さまざまなターゲット ユーザー向けのコンテンツの作成、コンテンツの推奨、コンテンツのパフォーマンスの測定に使用できます。

医療提供者は豊富な健康データの恩恵を受け、AI は処方箋と健康分析を簡素化します。病院は、何百万台もの携帯電話やセンサーから収集されたデータを活用して、医師が科学的根拠に基づいた医療を行えるようにしています。さらに、慢性疾患の蔓延をより迅速に特定し追跡できるようになります。

教育分野では、AI とビッグデータ分析がさまざまな目的で同期され、生徒が学校システムにログインした時間、システムのさまざまなページで費やした時間、時間の経過に伴う生徒の全体的な進捗状況を追跡および分析するなど、さまざまな目的に使用されています。これは教師の有効性を測定するのにも非常に役立ちます。したがって、教師のパフォーマンスは、生徒数、さまざまなコース、生徒の希望、生徒の人口統計、行動パターン、その他多くのデータに基づいて分析および測定されます。

製造業では、在庫管理、生産管理、サプライ チェーン分析、顧客満足度テクノロジーがシームレスに連携します。その結果、製品の品質が向上し、エネルギー効率が保証され、信頼性レベルが向上し、利益率が向上します。

天然資源分野では、AI とビッグデータの相乗効果により予測モデリングが可能になります。大規模なグラフィック データ、地理空間データ、時間データ、地震解釈、貯留層特性を迅速かつ簡単に分析できます。

世界中の政府は、一般人の顔認識、交通管理における車両識別、人口統計、金融分類、エネルギー探査、環境保護、インフラ管理、犯罪捜査など、さまざまな用途に AI を使用しています。

AI がビッグデータに使用されているその他の分野としては、保険、小売・卸売業、運輸、エネルギー、公共事業などがあります。

まとめると、ビッグデータ分析における AI の使用への巨額の投資は、誰にとっても有益です。また、データセットは今後も増え続けるため、アプリケーションと投資レベルも時間とともに増加し続けるでしょう。相関関係は時間の経過とともに低下し続けると予想されますが、これまでと同様に、人間の介入が役割を果たし続けます。