Dữ liệu lớn và AI là hai trong số những công nghệ phổ biến và hữu ích nhất hiện nay. Trí tuệ nhân tạo tồn tại từ hơn một thập kỷ, trong khi Dữ liệu lớn ra đời chỉ vài năm trước. Máy tính có thể được sử dụng để lưu trữ hàng triệu bản ghi và dữ liệu, nhưng khả năng phân tích dữ liệu này được cung cấp bởi Dữ liệu lớn.
Chúng ta có thể nói rằng Big Data và AI là hai công nghệ hiện đại tuyệt vời giúp trao quyền cho việc học máy, liên tục nhắc lại và cập nhật ngân hàng dữ liệu và nhờ sự trợ giúp của con người và các thí nghiệm đệ quy. Hôm nay, chúng tôi đã mang blog này để cung cấp việc sử dụng thông tin về AI và Dữ liệu lớn cùng nhau để giải quyết tất cả các vấn đề có thể liên quan đến dữ liệu.
Dữ liệu lớn và AI
Dữ liệu lớn và AI được coi là hai gã khổng lồ cơ học của các nhà khoa học dữ liệu hoặc các tập đoàn lớn khác. Nhiều tổ chức cho rằng AI sẽ mang lại cuộc cách mạng trong dữ liệu tổ chức của họ. Học máy được coi là phiên bản nâng cao của AI thông qua đó các máy khác nhau có thể gửi hoặc nhận dữ liệu và tìm hiểu các khái niệm mới bằng cách phân tích dữ liệu. Dữ liệu lớn giúp các tổ chức phân tích dữ liệu hiện có của họ và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa từ cùng.
Ví dụ, ở đây, chúng ta có thể xem xét một nhà sản xuất hàng may mặc xuất khẩu hàng may mặc sang châu Âu và không có ý tưởng nào về lợi ích của khách hàng hơn là chỉ thu thập dữ liệu từ thị trường và phân tích thông qua các thuật toán khác nhau, thương gia có thể xác định khách hàng hành vi và lợi ích. Theo sở thích của họ, họ có thể cung cấp vải. Đối với điều này, các thuật toán có thể giúp tìm thấy thông tin sâu sắc và chính xác quá.
Dữ liệu lớn giúp ích như thế nào trong các thử nghiệm AI
Như đã biết rằng AI sẽ làm giảm sự can thiệp và công việc chung của con người, vì vậy mọi người cho rằng AI có tất cả các khả năng của Machine Learning và sẽ tạo ra các robot sẽ đảm nhận công việc của con người. Vai trò của con người sẽ bị giảm do mở rộng AI và suy nghĩ này đã bị phá vỡ và thay đổi bởi sự tham gia của Dữ liệu lớn. Vì máy móc có thể đưa ra quyết định trên cơ sở thực tế nhưng không thể liên quan đến tương tác cảm xúc, nhưng do dữ liệu lớn, các nhà khoa học dữ liệu có thể liên quan đến trí tuệ cảm xúc của họ và đưa ra quyết định đúng đắn theo cách phù hợp.
Đối với một nhà khoa học dữ liệu của bất kỳ tổ chức dược phẩm nào, anh ta không thể chỉ phân tích nhu cầu của khách hàng mà còn ức chế các quy tắc và quy định địa phương của thị trường cụ thể của khu vực đó. Tùy thuộc vào muối được sử dụng trong bất kỳ loại thuốc nào, họ có thể đề xuất các lựa chọn tốt nhất cho thị trường đó, trong khi trong trường hợp học máy có thể không thể.
Vì vậy, rõ ràng việc hợp nhất AI và Dữ liệu lớn không chỉ liên quan đến tài năng và học hỏi mà còn tạo ra nhiều khái niệm và lựa chọn mới cho bất kỳ thương hiệu và tổ chức mới nào. Sự kết hợp giữa AI và Dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức biết được sự quan tâm của khách hàng một cách tốt nhất. Bằng cách sử dụng các khái niệm học máy, các tổ chức có thể xác định sở thích của khách hàng trong thời gian tối thiểu có thể.
Làm thế nào dữ liệu lớn có thể giúp đa dạng hóa toàn cầu?
Mỗi ngày trôi qua, các công nghệ và công cụ mới được giới thiệu trên thị trường nên chi phí cho các công cụ học máy và AI cũng giảm đáng kể. Do việc giảm giá, công nghệ này sẽ được một số tổ chức áp dụng. Ngay cả trong một khu vực toàn cầu với văn hóa, ngôn ngữ, tôn giáo đa dạng, công nghệ và công cụ sẽ được áp dụng với cùng sự nhiệt tình. Đồng thời, nhà cung cấp sẽ phải cung cấp các giải pháp tương đương cho thị trường theo nhu cầu của khách hàng.
Công cụ và công nghệ Big Data sẽ giúp các tổ chức cung cấp các giải pháp phù hợp cho khách hàng theo khu vực và ngôn ngữ của họ, đồng thời học máy sẽ giúp họ cung cấp các giải pháp cho các tổ chức theo cách mà tình cảm của khách hàng sẽ không có được một trái tim. Giống như bất kỳ sản phẩm nào dành cho phụ nữ, cách tiếp thị sản phẩm sẽ hoàn toàn khác nhau đối với thị trường Sri Lanka và Iran vì tình cảm của phụ nữ ở cả hai khu vực có thể hoàn toàn khác nhau.
Dữ liệu lớn và AI để tăng cường phân tích thị trường
Ngay bây giờ, thị trường Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo ở các nhà cung cấp dịch vụ và nhà nước mới làm quen của họ không có ý tưởng nào về nơi khách hàng của họ chính xác và nhu cầu của họ là gì? Với thời gian, họ sẽ nhận ra các yêu cầu chính xác của khách hàng và lên kế hoạch cung cấp và chức năng sản phẩm phù hợp. Với thời gian, các tổ chức sẽ nhận ra rằng nhu cầu chính xác của các yêu cầu khách hàng của họ là gì? Ngay cả các giải pháp dựa trên AI cũng có thể cần trải qua những thay đổi lớn vì yêu cầu của khách hàng có thể thay đổi.
Công nghệ AI đang được sử dụng với dữ liệu lớn
Có một số công nghệ AI được sử dụng với Dữ liệu lớn và được liệt kê dưới đây là một vài trong số chúng:
- Phát hiện bất thường
Đối với bất kỳ tập dữ liệu nào, nếu không phát hiện thấy sự bất thường thì phân tích Dữ liệu lớn có thể được sử dụng. Tại đây phát hiện lỗi, mạng cảm biến, sức khỏe hệ thống phân phối hệ sinh thái có thể được phát hiện với các công nghệ dữ liệu lớn.
- Định lý Bayes
Định lý Bayes được sử dụng để xác định xác suất của một sự kiện dựa trên các điều kiện đã biết trước. Ngay cả tương lai của bất kỳ sự kiện nào cũng có thể được dự đoán trên cơ sở của sự kiện trước đó. Đối với phân tích Dữ liệu lớn, định lý này được sử dụng tốt nhất và có thể cung cấp khả năng có bất kỳ sự quan tâm nào của khách hàng đối với sản phẩm bằng cách sử dụng mẫu dữ liệu lịch sử hoặc quá khứ.
- Nhận dạng mẫu
Nhận dạng mẫu là một kỹ thuật học máy và được sử dụng để xác định các mẫu trong một lượng dữ liệu nhất định. Với sự trợ giúp của dữ liệu đào tạo, các mô hình có thể được xác định và được gọi là học tập có giám sát.
- Lý thuyết đồ thị
Lý thuyết đồ thị dựa trên nghiên cứu đồ thị sử dụng các đỉnh và cạnh khác nhau. Thông qua các mối quan hệ nút, mẫu dữ liệu và mối quan hệ có thể được xác định. Mẫu này có thể hữu ích và giúp các nhà phân tích dữ liệu lớn trong việc xác định mẫu. Nghiên cứu này có thể quan trọng và hữu ích cho bất kỳ doanh nghiệp.
Tóm lược
Có thể nói rõ ràng rằng AI và Big Data là hai trong số những công nghệ mới nổi được sử dụng rộng rãi bởi các tổ chức. Ngay cả các công nghệ được sử dụng bởi chúng để cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn theo cách có tổ chức và thông minh hơn. Các công nghệ có thể được pha trộn để cung cấp trải nghiệm liền mạch cho khách hàng.
AI và Dữ liệu lớn sử dụng nhiều phương pháp và kỹ thuật, nhưng chúng có thể được sử dụng theo cách tích hợp và cung cấp kết quả được sử dụng bởi các tổ chức để phân tích lợi ích của khách hàng và cung cấp cho họ các dịch vụ được tối ưu hóa tốt nhất.
Nguồn: helpex.vn
