ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能は密接に結びついている

今の時代、どんな製品の開発にも実は学習プロセスが必要です。人工知能技術が急速に進歩したのは、まさに各種センサーやデータ収集技術の発達によるものです。私たちは、これまで想像もできなかったほどの膨大なデータを手に入れ始めています。同時に、特定の分野においては、深く詳細なデータも手に入れ始めています。これらはすべて、特定の分野で「インテリジェント アルゴリズム」をトレーニングするための前提条件です。

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人工知能はビッグデータのサポートと収集に基づいており、特定の人工パフォーマンスとコンピューティング方法の使用によって実現されます。ビッグデータとは、継続的な収集、沈殿、分類によるデータの蓄積です。人工知能技術はニューラルネットワークをベースとしており、ディープラーニングを可能にするために多層ニューラルネットワークが開発されています。他の従来のアルゴリズムと比較して、このアルゴリズムには不必要な仮定がなく、代わりに入力データを完全に利用して、対応するモデル構造をシミュレートして構築します。このアルゴリズム機能により、より柔軟性が高まり、さまざまなトレーニング データに応じて自己最適化する能力が備わります。

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今日の情報技術の 4 つの主要分野であるモノのインターネット、ビッグ データ、人工知能、クラウド コンピューティングは、本質的なつながりと統合された特性および傾向を備えた、一体となっています。クラウド コンピューティングは、コンピューティング、データ ストレージ、および通信ツールです。モノのインターネット、ビッグ データ、および人工知能は、業界レベルのアプリケーションを形成するために、クラウド コンピューティングの分散処理、分散データベース、クラウド ストレージ、および仮想化テクノロジに依存する必要があります。モノのインターネットは、膨大な量のデータを生成、収集し、クラウド プラットフォームに保存します。ビッグ データ分析を通じて、より高度な人工知能を使用して、クラウド コンピューティング プラットフォームに保存されたデータを抽出し、人々の生活のニーズに応えるより優れたサービスを提供します。 4つの関係は、ビッグデータの有効的、合法的、合理的な収集、使用、保護が人工知能応用時代の基本的な要件であるということである。

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人工知能は将来、この実体を制御する脳になります。クラウドコンピューティングは、脳の命令によるビッグデータの処理と応用と見ることができます。つまり、ビッグデータはクラウドに保存され、クラウドコンピューティングに従ってアクションが実行されます。これが人工知能アルゴリズムです。人工知能はビッグデータから切り離すことはできず、クラウドコンピューティングプラットフォームに基づいて詳細な学習と進化を実現します。無人運転、画像認識、音声認識のいずれであっても、システムの基礎となるアーキテクチャはビッグデータの論理アルゴリズムに基づく必要があります。システムはまず、基礎となるビッグデータと人間のニーズ分析に基づいて、道路状況、顔データ、音声データなどの大量のデータ情報を保存し、次に論理プログラムにエンコードし、最後にシステム実行者のアイデアを通じて機械や設備に適用する必要があります。

人工知能、ビッグデータ、クラウドコンピューティングは、この時代の重要な革新的製品です。高速並列コンピューティング、大量のデータ、より最適化されたアルゴリズムは、人工知能の発展における画期的な進歩に共同で貢献しました。それらは大きな可能性を秘めており、経済的価値と社会の進歩を継続的に促進することができます。