Big Data nutzen: Wichtige Daten für Entwickler von KI-Systemen
Big Data gibt es seit einiger Zeit – schon lange bevor es den meisten Menschen bewusst war. Heute ist Big Data ein Kernelement moderner Technologien. Wo liegen die Schnittpunkte von Künstlicher Intelligenz und Big Data? Was sind die wesentlichen Elemente dieser Verbindungen? Und wie wird sich KI mit großen Datenmengen weiterentwickeln?
Wie verwendet Künstliche Intelligenz große Datenmengen?
Big Data ist der Motor, der die Künstliche Intelligenz vorantreibt. Dieser Satz ist bekannt. Aber was ist die Grundlage dieser Redewendung? Kurz gesagt: KI baut einen Wissensschatz auf, der als Basis für die persönlichen Vorlieben des Kunden genutzt werden kann. Welche Themen interessieren ihn? Welche Dinge würde er wahrscheinlich kaufen? Solch ein Verfahren wird zum Beispiel im AI Logo Maker verwendet: Das smarte System erzeugt ein einzigartiges Etikett auf der Grundlage der Fantasien der Zielgruppe. Mit diesen gebündelten Informationen erhöht KI die Möglichkeit, genau das anzubieten, was man sich ursprünglich vorgestellt hatte. So werden Routinetätigkeiten weniger kompliziert.
Zu diesem Zweck ist es notwendig, nach und nach Daten zu sammeln und diese zu speichern. Genau darum geht es bei Big Data. Brandon Purcell, Analyst bei Forrester Research, erklärt: „Daten sind das Lebenselixier der Künstlichen Intelligenz. Ein KI-System benötigt Daten, um aus diesen zu lernen und seine Funktionen zu erfüllen.“
Die Schnittmenge von KI und Big Data
Künstliche Intelligenz macht es möglich, Sinn in riesigen Datensätzen zu finden. Maschinelles Lernen, Computer Vision, Robotik, General Intelligence, natürliche Sprachverarbeitung, automatisiertes Lernen und so weiter: Damit sich diese Prozesse ständig weiterentwickeln können, benötigen KI-Algorithmen Big Data.
Natürliche Sprachverarbeitung ist beispielsweise ohne umfangreiche Datensätze von Milliarden Samples menschlicher Sprachäußerungen nicht möglich. Diese Ansammlungen von Audiodateien müssen aufgezeichnet, strukturiert und analysiert werden. Je mehr Daten, desto besser können die KI-Algorithmen ihre Aufgaben erfüllen.
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Wie kann Big Data Ihrem Unternehmen helfen?
Künstliche Intelligenz stellt an Datenbanken hohe Anforderungen. Sie müssen flexibler und leistungsfähiger werden. Das liegt vor allem daran, dass komplizierte Prozesse die Verarbeitung und Wiederherstellung großer Datenmengen fordern. Um die Verarbeitung zu beschleunigen und die Ressourcennutzung zu optimieren, lohnt sich die Mühe, Datenbanken ständig zu verbessern. Maschinelles Lernen wird durch Datenbankaktualisierungen und -erweiterungen perfektioniert. Die Auswirkungen der Datenbankverbesserungen zeigen sich in der praktischen Anwendung: Anstatt drei Monate für das Training eines Modells anzusetzen, reichen dann 30 Tage oder vielleicht auch nur 30 Minuten.
Und wie funktioniert dies in der Praxis? Stellen Sie sich vor, Sie wären ein Geschäftsinhaber, der alle fünf Minuten die Verkaufsraten seines Geschäfts verfolgen möchte. Künstliche Intelligenz kann für diesen Zweck verwendet werden, um die Daten zu sammeln, eine Prognose für das Geschäft zu erstellen, den Bestand aufzufüllen und die Prozessoptimierung voranzutreiben. Das ist einfach und effektiv.
Fazit
Klar ist: Big Data ist aus der Entwicklung von Systemen Künstlicher Intelligenz nicht mehr wegzudenken. Optimierte Datenbanken sind einfacher umzustellen, um sie für unterschiedliche Bedürfnisse und Anwendungen zu verwenden. Diese Optimierungen und Anpassungen sind für eine Vielzahl von KI-Tools notwendig. Die zukünftigen Nutzungsmöglichkeiten sind enorm.
Doch nicht nur Hochtechnologien benötigen eine Weiterentwicklung von Big Data und Datenbanken. Big Data-Datenbanken reduzieren die Analysezeit bei Geschäftsberechnungen, bei der Vorhersage von Präferenzen auf der Basis des persönlichen Kundengeschmacks und bei der Entwicklung einfacher Algorithmen. Kein Zweifel: KI-Technologien werden in Zukunft immer größere Datenmengen anfordern.
