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¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial y big data?

La inteligencia artificial se refiere a la capacidad de los sistemas informáticos para realizar tareas complejas que solo podrían lograrse confiando en la inteligencia humana. Las capacidades insuficientes del sistema de hardware, junto con desviaciones en el camino de desarrollo y fallas en los algoritmos, causaron que el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial fuera lento en los años 1980 y 1990. En los últimos años, la disponibilidad de cuatro catalizadores principales: computación paralela a gran escala y bajo costo, big data, algoritmos de aprendizaje profundo y chips cerebrales humanos ha llevado a un punto de inflexión ascendente en el desarrollo de la inteligencia artificial.

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Qué es big data

Big data (big data) se refiere a la incapacidad de Las recopilaciones de datos capturadas, gestionadas y procesadas dentro de un rango de tiempo utilizando herramientas de software convencionales son activos de información masivos, de alto crecimiento y diversos que requieren nuevos modelos de procesamiento para tener un mayor poder de toma de decisiones, descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos.

Gartner, una organización de investigación de "big data", dio esta definición. Los "grandes datos" requieren nuevos modelos de procesamiento que tengan un mayor poder de toma de decisiones, descubrimiento de conocimientos y capacidades de optimización de procesos para adaptarse a la enorme y alta tasa de crecimiento y a los activos de información diversificados.

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La diferencia entre inteligencia artificial y big data

Big data es equivalente a lo humano cerebro de Las grandes cantidades de conocimiento memorizado y almacenado desde la escuela primaria hasta la universidad pueden crear mayor valor sólo a través de la digestión, la absorción y la reconstrucción.

La metáfora de la inteligencia artificial es que una persona absorbe una gran cantidad de conocimiento humano, aprende continuamente en profundidad y evoluciona hasta convertirse en un experto. La inteligencia artificial es inseparable del big data y se basa en plataformas de computación en la nube para completar la evolución del aprendizaje profundo.

La inteligencia artificial se basa en el soporte y la recopilación de big data, y se realiza mediante el uso de métodos informáticos y de rendimiento específicos establecidos manualmente. Big data es la recopilación, precipitación, clasificación y otra acumulación continua de datos.

En comparación con muchas tecnologías de análisis de datos anteriores, la tecnología de inteligencia artificial se basa en redes neuronales y al mismo tiempo ha desarrollado redes neuronales multicapa, lo que permite un aprendizaje automático profundo. En comparación con otros algoritmos tradicionales, este algoritmo no tiene suposiciones redundantes (por ejemplo, el modelado lineal requiere asumir una relación lineal entre los datos), pero utiliza completamente los datos de entrada para simular y construir la estructura del modelo correspondiente. Las características de este algoritmo determinan que sea más flexible y pueda tener la capacidad de autooptimizarse según diferentes datos de entrenamiento.

Pero esta evidente ventaja trae consigo un aumento significativo en la cantidad de cálculos. Antes de los avances en la potencia informática, estos algoritmos casi no tenían valor de aplicación práctica. Hace unos diez años, intentamos utilizar redes neuronales para calcular un conjunto de datos que no era masivo. Esperamos tres días y no había garantía de que obtuviéramos resultados. Pero hoy la situación es muy diferente. La computación paralela de alta velocidad, los datos masivos y los algoritmos más optimizados han contribuido a avances en el desarrollo de la inteligencia artificial. Este avance, si miramos hacia atrás treinta años después, será otra tecnología tan profunda como Internet al tener un impacto profundo en la humanidad. El poder que desata cambiará una vez más nuestras vidas por completo.

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