A big datától a gépi tanulásig

forrás: Prím Online, 2021. június 16. 11:08

A „big data” kifejezést évek óta használjuk arra, hogy három fontos jellemzőt hangsúlyozzunk az adatokkal kapcsolatban: mennyiség, változatosság és létrehozásuk sebessége. Olyannyira elterjedt a fogalom, hogy ma már sokszor azonosítjuk az adathalmazokból kinyert információk elemzésének fejlett módszereivel, pl. a prediktív és viselkedési analitikával is. Ehhez a hagyományosan széttagolt adatsorokat összekapcsolt adatpontokká kell alakítani, amivel minden eddiginél jobb rálátást nyerhetünk az információkra. 

A gyors fejlődés és a 2023-ra*  várhatóan már 103 milliárd dolláros forgalmat produkáló big data analitikai piac bővülésének eredményeként növekszik az igény az olyan technológiák iránt, mint pl. a mesterséges intelligencia (MI), a gépi tanulás és a mélytanulás. Ezek révén a szervezetek egyre hatékonyabban hasznosíthatják az algoritmusokat az átfogó adatelemzések készítéséhez. A Kingston Technology legutóbbi e-könyvében a vállalat szakértői és az iparág vezető képviselői olyan kérdésekre keresik a választ, mint hogy miként változtatja meg az MI a munkánkat és magánéletünket, és hogyan fokozza az igényt a még nagyobb sebesség és teljesítmény iránt.

 

Kik az úttörők az MI bevezetésében?

A pénzügyi szektor**  az elsők között kezdett komoly összegeket fordítani a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási algoritmusok használatára. Az MI minden területen bevethető: a részvényárfolyamok előrejelzésének ellenőrzésétől a portfólióoptimalizáláson keresztül a nagyfrekvenciájú kereskedésig. A pénzintézetek MI segítségével elemzik a piaci trendeket. Maguktól tanulni képes algoritmusokat dolgoznak ki például annak érdekében, hogy minden egyes új változat jobban segítse őket a nyereség optimalizálásában a hiteligénylések értékelése során. 

 

A pénzügyi szektor mellett az MI és a mélytanulás szinte minden más iparágban is elősegíti a döntéshozatalt és a fejlődést. A mesterséges intelligencia az elmúlt évtizedben számos területen beváltotta a hozzá fűzött reményeket a problémák megoldása terén, az ügyfelek viselkedésének jobb megismerésétől kezdve a mobiltelefonok billentyűzárának arcfelismerés-alapú feloldásáig. Az MI gépi tanulási szegmense tovább növeli a lehetőségeket a virtuális személyi asszisztensek, chatbotok, valamint marketingautomatizációs és beszédfelismerési megoldások fejlődésével.  

 

„Az MI az egészségügyre is komoly hatást gyakorol. Lehetővé teszi, hogy az ellátásban dolgozó szakemberek jobban átlássák a páciensek állapotára jellemző napi mintákat és a betegek folyamatosan változó igényeit. Az OECD szerint a mesterséges intelligencia a távgyógyászatban és a szűrésben is fontos szerepet játszik, segít felderíteni a gyógyszerek kölcsönhatásait, és a gyógyszerkutatást is támogatja. Az MI a koronavírus-járvány idején is értékes segítséget nyújt a betegadatok feldolgozásához és elemzéséhez, a kockázati csoportok beazonosításához és az alkalmazandó kezelések kiválasztásához. Az MI továbbá a kórházi és szállítási folyamatok kockázatos feladataihoz is bevonható. Az elkövetkező években tanúi leszünk, miként alkalmazzák majd a technológiát egyre szélesebb körben a gyógyszerfejlesztés során” – mutat rá Pasi Siukonen, a Kingston Technology műszaki erőforrásokért felelős csoportjának vezetője. 

 

 

Hogyan lehet érdemi változásokat elérni az MI-vel? 

Az MI nem csak a hatékonyság növelésére és a munkaigényes feladatok észszerűsítésére használható. A gépi tanulásnak és a mélytanulásnak köszönhetően az MI-alkalmazások közel valós időben képesek tanulni az adatokból és az eredményekből. Elemezni tudják többféle forrás új információit és igazodnak hozzájuk, ráadásul olyan fokú pontossággal, amely óriási jelentőséggel bír az üzleti életben, és messze meghaladja az emberi teljesítőképesség határait. Az önoptimalizálás és az önálló tanulás révén a mesterséges intelligencia folyamatosan növeli az általa teremtett üzleti előnyöket. 

 

Az MI rendelkezik a megértés és a felismerés képességével – legyen szó az ügyfelek szokásairól, meggyőződéséről, kielégítetlen szükségleteiről, vagy éppen arról, mennyire működik hatékonyan egy épület az energiafelhasználás, az alapterület kihasználtsága és a látogatottság szempontjából. Az MI-t használó vállalatok az így szerzett adatokat jobb előrejelzések készítésére, tervezésre és felkészülésre használhatják fel. Ha emellett a cégek a szükséges területeken az emberi gondolkodás kreativitására és az empátiára is mernek támaszkodni, óriási változásokat érhetnek el – iparágtól függetlenül.

 

„Az MI-vel kitágíthatók a számítógépes rendszer teljesítőképességének határai. A kvantumszámítástechnika bevezetésével fel fog gyorsulni például a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) fejlődése, és ennek révén olyan, már jelenleg is használt eszközök válhatnak hatékonyabbá a jövőben, mint a szinte valós idejű élő fordítás vagy az automatikus beszédfelismerés a kommunikációs eszközökön (például telefonon és chatben). Az MI ma még nem ismert problémák megoldásában is segítségünkre lesz. Egyre több, korábban emberek által vezérelt eszközbe fog beépülni az önálló intelligens tanulás képessége és az önfenntartó funkcionalitás” – hangsúlyozza Pasi Siukonen.

 

Az MI hatása az adattömeg növekedésére 

Az IDC előrejelzése szerint az általunk létrehozott és fogyasztott digitális adatok mennyisége 2025-re 175 zettabájtra fog nőni. Ez több mint négyszeres növekedést jelent a 2019-ben keletkezett 40 zettabájtnyi adathoz képest*** . 2022-re a globális big data és üzleti analitikai megoldások piacának éves forgalma várhatóan eléri a 274,3 milliárd dollárt.****  

 

Az MI és az adattömeg növekedése kétségkívül elválaszthatatlan egymástól. Mivel az előttünk álló évtized az adatokról fog szólni, azok a szervezetek lesznek sikeresek, amelyek képesek a mesterséges intelligenciával és más hasonló technológiákkal összegyűjteni és hasznosítani az adatokat. Az ebben rejlő lehetőségek maradéktalan kiaknázásában kritikus szerepet fog játszani a célnak megfelelő infrastruktúra, amely a legújabb CPU-kkal/GPU-kkal, következő generációs memóriát és NVMe SSD-ket tartalmazza. 

 

A big data robbanásszerű növekedése nem áll le, és vele párhuzamosan az MI és a gépi tanulás szerepe is tovább erősödik. Az idén az előrejelzések szerint a világ minden lakójára másodpercenként 1,7 megabájtnyi újonnan keletkező adat jut*****  – képzeljük csak el, mennyi adatot jelent ez egy teljes szervezetre és ügyfélkörének adatbázisára nézve. Ezért mélyebbre kell ásni az adatokba és értelmezni kell őket, különösen, ha az emberi viselkedés megértése a cél. Ehhez pedig több és hatékonyabb adatfeldolgozásra van szükség a CPU-k/GPUk vagy a memória segítségével, ez ugyanis tovább javítja az adatok értelmezésének minőségét. 

 

Azoknak a szervezeteknek, amelyek szeretnének kitűnni versenytársaik közül, mindenekelőtt el kell sajátítaniuk az adatok megfelelő kezelését és tárolását. Ezután jöhet az MI és a gépi tanulás alkalmazása ahhoz, hogy megszerezzék az ügyfelekkel, versenytársakkal, szállítókkal és a teljesítményt befolyásoló piaci viselkedéssel kapcsolatos rejtett tudást. A fejlődés ösztönzéséhez az egyre kifinomultabb alkalmazások megjelenésével elengedhetetlen a gyors és megbízható SSD-k használata. A Kingston Technology az Ask an Expert szolgáltatással segíti a vállalatokat a hatékony infrastruktúra megtervezésében. A vállalat szakértői felmérik a projekt- és rendszerkövetelményeket, és ezek alapján megtervezik a cégek számára a megfelelő tárolómegoldást. 

 

A mesterséges intelligencia jövője

A Covid-19 világjárvány sok esetben felgyorsította a már egyébként is folyamatban lévő technológiai kezdeményezéseket. A változás, az alkalmazkodás és a túlélés szükségszerű elemévé vált a digitális átalakulás. Ehhez pedig a szervezeteknek fel kell készíteniük a rendszereiket, munkatársaikat és folyamataikat az olyan technológiák bevezetésére, mint az MI, a gépi tanulás és a mélytanulás. 

 

A prognózisok szerint továbbra is az MI és a big data kombinációja lesz a legnagyobb változásokat hozó tényező a digitális világban. A globális adattömeg exponenciális növekedésével szorosan összehangolva kell fejleszteni az MI-képességeket, aminek messze ható következményei napról napra világosabban látszanak. Vannak azonban olyan technológiák is – köztük az 5G –, amelyek nagy mértékben befolyásolják majd, hogyan tudjuk érdemi módon hasznosítani a mesterséges intelligenciát. Főként azért, mert az 5G rengeteg feldolgozásra váró és tanulási lehetőséget biztosító, valós idejű adatot fog generálni. Ahogy egyre több eszköz kapcsolódik egymáshoz, illetve az internetre, és egyre általánosabbá válik az MI használata, olyan adatáradat indulhat el, amit nagyon nehéz lesz továbbítani. 

 

„Az általunk használt adatok mennyisége olyan mértékben növekszik, hogy a Földön előállított elektromos energia többségét hamarosan IT-eszközök üzemeltetésére fogjuk használni. Hogy a folyamat kezelhető maradjon, intelligensebb módszereket kell találnunk arra, hogy a kívánt végeredményt kevesebb adat felhasználásával, a végfelhasználóhoz közelebb érjük el” – hangsúlyozza Simon Besteman, a Kingston tanulmányának egyik szerzője, a holland hostingszolgáltatók érdekképviseleti szervezete, az ISPConnect vezérigazgatója.

 

______________

*  Techjury - https://techjury.net/blog/big-data-statistics/#gref

**  O’Reilly - https://www.oreilly.com/radar/ai-adoption-in-the-enterprise-2020/

E-világ ROVAT TOVÁBBI HÍREI

Fényes jövő vár idén az adatközponti szektorra

Saját átalakulási folyamaton megy keresztül az adatközpontok piaca, amely magába foglalja a legmodernebb technológiák használatát a műveletek és az erőforrások elosztásának optimalizálása, valamint a biztonsági protokollok javítása érdekében. 

2024. március 28. 19:05

A Philips Monitors E1 terméksorozat három új, többcélú modellel bővül

A Philips Monitors E1 sorozata ebben a hónapban három új modellel bővül. Az irodai felhasználók és távmunkában dolgozók számára szükséges összes alapvető funkcióval ellátott új modellek segítenek a felhasználóknak a kapcsolattartásban és növelik a termelékenységüket, mindezt versenyképes áron. 

2024. március 28. 13:27

Országszerte elérhetővé válik a Netrevalók program

A Netrevalók program sikeres tavalyi indulása után idén az Informatikai és Könyvtári Szövetséggel kötött megállapodással országos szintűvé válik a kezdeményezés, és 27 fővárosi könyvtár mellett 48 vidéki intézmény is csatlakozik a programhoz. Így összesen már 45 településen lesz elérhető a generációk digitális edukálását célzó program. A digitális infrastruktúra fejlesztése érdekében a Magyar Telekom a Fővárosi Szabó Ervin Könyvtár és az Informatikai és Könyvtári Szövetség részére 100- 100 darab monitort adományoz a programban résztvevő könyvtárak számára.

2024. március 28. 11:50

Kövess minket a Facebookon!

Cikkgyűjtő

További fontos híreink

Megvannak az IAB 2023-as Legjobb szakdolgozat pályázatának nyertesei

2024. március 25. 15:50

A 2024-es év fordulópont lehet az IT munkaerőpiacon?

2024. március 20. 10:09

Nők az informatikában – Számít a nemek aránya a munkahelyen?

2024. március 12. 20:53

Szemünk előtt zajlik az e-kereskedelem mohácsi csatája

2024. március 6. 13:05