تلعب البيانات الضخمة دورًا محوريًا في دفع عجلة الاختراع والتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي (AI). فيما يلي بعض الطرق التي تقود بها البيانات الضخمة اختراع الذكاء الاصطناعي
بيانات التدريب نماذج الذكاء الاصطناعي تحمل كميات كبيرة من البيانات ليتم تدريبها بشكل فعال. توفر البيانات الضخمة الحجم الضروري من البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر وفعال.
تحليل البيانات البيانات الكبيرة تمكن خوارزميات الذكاء الاصطناعي من تشريح كميات كبيرة من البيانات بشكل سريع ومباشر ، مما يسمح لها بتحديد الأنماط وإجراء التكهنات على أساس البيانات مرة واحدة.
التخصيص البيانات الضخمة تُمكِّن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تجسيد سرعات الأدوية الفردية عن طريق فحص ما كانت عليه في السابق
والتفضيلات ، وتقديم توصيات مخصصة وإتقان تجربة ستونر الشاملة.
التحليلات النبوية يمكن استخدام البيانات الضخمة لتطوير نماذج تحليلات نبوية يمكنها قراءة الاتجاهات وتحديد المزالق وتحسين عملية صنع القرار في الاجتهاد الملون.
تكامل البيانات يمكن دمج البيانات الضخمة من مصادر متعددة لإعطاء صورة أكثر اكتمالاً عن موقف أو مشكلة معينة ، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من إجراء تنبؤات وآراء أكثر دقة.
الروبوتات يمكن استخدام البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي معًا لأتمتة المهام الروتينية ، وتقليل عبء العمل على العمال الفانين وتمكينهم من التركيز على المزيد من المهام الاستراتيجية.
ومع ذلك ، فإن البيانات الضخمة تشكل أيضًا بعض التحديات أمام الذكاء الاصطناعي ، مثل شركات عزل البيانات والحاجة إلى حوكمة البيانات. من المهم إدارة وتأمين البيانات المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة لضمان عدم إساءة استخدام البيانات الحساسة أو تعريضها للخطر.
بشكل عام ، تعد البيانات الضخمة ضرورية لدفع الاختراعات والتقدم في مجال الذكاء الاصطناعي. مع استمرار نمو البيانات الضخمة ، يمكننا أن نتوقع رؤية نماذج وعمليات ذكاء اصطناعي أكثر تطوراً يمكن أن تقدم فوائد كبيرة عبر الاجتهاد الملون.
