बिग डेटा कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास को बढ़ावा दे रहा है

हाल ही में, "द इकोनॉमिस्ट्स" ने इस तथ्य पर जोर दिया कि डेटा लोगों के पास मौजूद सबसे मूल्यवान वस्तु बन गया है। जब डेटा के छोटे टुकड़ों को बड़े पैमाने पर जोड़ा जाता है, तो इसे बिग डेटा कहा जाता है। जब हम बिग डेटा को हमलों से सुरक्षित करने में व्यस्त हैं, तो यह चुपचाप आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में योगदान दे रहा है। आप पूछते हैं कैसे? खैर, मशीन लर्निंग, AI का एक खंड, घातीय सुधार कर रहा है और इसे "सूचना वृद्धि रणनीति" कहा जा सकता है। सीधे शब्दों में कहें तो AI बनाने, परीक्षण करने और तैयार करने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है।

इस तथ्य से इनकार नहीं किया जा सकता कि AI में विभिन्न क्षेत्रों को बढ़ावा देने की अपार क्षमता है। इसका लाभ वित्तीय फर्मों, ऑटोमोबाइल उद्योग, कानूनी कार्यालयों, और क्या नहीं द्वारा उठाया जा रहा है! इस प्रकार, डेटा का कब्जा और AI का उपयोग करके इसका विश्लेषण उन व्यवसायों के लिए आवश्यक हो गया है जो एक-दूसरे के साथ प्रतिस्पर्धा करना चाहते हैं। अगर हम 'सेंटर फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड रोबोटिक्स' की रिपोर्टों पर भरोसा करते हैं तो AI कोई ऐसी चीज नहीं है जिसे हाल ही में खोजा गया हो! यह 1986 से हमारे आसपास है। AI और मशीन लर्निंग की क्षमताएं काफी लंबे समय तक एक रहस्य बनी रहीं क्योंकि हमारे पास कई स्रोतों से एकत्र किए गए डेटा के बड़े संस्करणों की कमी थी। चूंकि वे हमारे AI मशीनों को सीखने के लिए महत्वपूर्ण थे, कोई महत्वपूर्ण विकास नहीं किया जा सका। लेकिन अब, परिदृश्य बदल गया है और हमारे पास न केवल डेटा की बड़ी मात्रा है बल्कि डेटा सेट का विश्लेषण करने की क्षमता भी है। और इस प्रकार 'बिग डेटा' में विकास ने AI के दायरे और भविष्य को काफी हद तक बदल दिया है और बदल दिया है। आप सहमत नहीं हैं? इसके कारणों को जानने के लिए आगे पढ़ें!

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1. कम्प्यूटिंग पावर

कम्प्यूटेशनल क्षमता बिग डेटा को बोझ से व्यावसायिक संपत्ति में बदल सकती है और यह शुरू हो चुका है। पहले इसमें बहुत समय और निवेश लगता था, लेकिन आज, हमें लाखों डेटासेट या बिग डेटा को संसाधित करने के लिए केवल नैनोसेकंड की आवश्यकता है। इसका श्रेय कम्प्यूटिंग की गति में घातीय वृद्धि को जाता है। अनुक्रमिक और समानांतर कम्प्यूटिंग में प्रगति अब वास्तविक समय में डेटा संसाधित करने में मदद करती है। इसके अलावा, यह AI-आधारित अनुप्रयोगों के लिए दिशानिर्देशों का एक सेट प्राप्त करता है।

2. पर्याप्त दृष्टिकोण

बिग डेटा या बड़ी मात्रा में डेटा की तैयार पहुंच और तेज पुनर्प्राप्ति एक क्रांति का नेतृत्व कर रही है। अगर हम एक दशक पहले के परिदृश्य पर विचार करते हैं, तो डेटा वैज्ञानिकों और सांख्यिकीविदों को अपने काम को 'नमूना डेटासेट' तक सीमित करना पड़ता था। यह अब काफी हद तक बदल गया है क्योंकि वे अब वास्तविक डेटा के साथ भी निडरता से काम कर सकते हैं। साथ ही, अब पुनरावृत्ति-आधारित डेटा और भविष्यवाणी विश्लेषण उपकरण उपलब्ध हैं, और इस प्रकार अधिक संगठन परिकल्पना-आधारित दृष्टिकोण के बजाय डेटा-प्रथम दृष्टिकोण की ओर बढ़ रहे हैं, अंततः AI को बढ़ावा दे रहे हैं।

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3. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) प्रौद्योगिकियों का उपयोग कई इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों में किया जाता है। कुछ उदाहरणों में सिरी, ऑनलाइन बैंकिंग सेवा बॉट्स, एलेक्सा और अन्य शामिल हैं। इसके अलावा, मानवीय संपर्क से सीखना AI और NLP का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है क्योंकि बिग डेटा में बड़ी मात्रा में डेटा में प्रासंगिक जानकारी खोजने की क्षमता है ताकि सामूहिक अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सके। साथ ही, बिग डेटा डेटा स्रोतों में पैटर्न की पहचान करने और प्रकट करने में मदद कर सकता है जो AI के लिए उपयोगी साबित होंगे।

4. लागत और प्रदर्शन

लागत और प्रदर्शन के बीच एक अंतहीन लड़ाई चल रही है। मेमोरी डिवाइस अब बिग डेटा को कुशलतापूर्वक स्टोर और पुनर्प्राप्त करना संभव बना रहे हैं और हमें इनकी प्रचुरता में आवश्यकता है! इसे ध्यान में रखते हुए, यूपीमेम, एक लोकप्रिय फ्रांसीसी संगठन, AI वर्कलोड के लिए DRAM पर प्रोसेसिंग को ऑफलोड करने की एक विधि पेश की है। यह पाया गया है कि ऐसी हजारों इकाइयों को एक पारंपरिक प्रोसेसर से जोड़कर, वर्कलोड बीस गुना तेजी से चलेगा। हालांकि, इसे लागू करने के लिए बहुत अधिक निवेश की आवश्यकता होती है। और इसलिए हम लागत और प्रदर्शन को साथ-साथ नहीं चला सकते; हमें निश्चित रूप से एक पर समझौता करना होगा।

स्रोत: codekul.com

इस तथ्य से इनकार नहीं किया जा सकता कि बिग डेटा का प्रभाव हमारी अपेक्षाओं से परे जाएगा। AI और बिग डेटा के संयोजन से नवाचार की लहरें तेज होने की उम्मीद है। हम ऐसा कह सकते हैं क्योंकि ये दो सबसे आशाजनक प्रौद्योगिकी पथ हैं जिन पर भविष्य में व्यवसाय भरोसा करेंगे। आइए न भूलें कि बिग डेटा की पहली लहर डेटा अपलोड और डाउनलोड करने के लिए लचीलेपन और गति को बढ़ाने पर केंद्रित थी, और यह हासिल किया गया है। हालांकि, हमें दूसरी लहर प्राप्त करने में काफी समय लग सकता है जो बिग डेटा के संबंध में अभिसरण और अन्योन्याश्रयता को समझकर AI का लाभ उठाएगी। आशा है कि आपको यह ब्लॉग पोस्ट पसंद आया होगा, नीचे कमेंट सेक्शन में अपने विचार बताएं!