빅 데이터는 IoT에 어떻게 연결되어 있습니까? 또한 활용도가 가장 기대되는 분야인 AI의 관계는 어떠한가? 빅 데이터 및 AI 사용 사례와 연결을 더욱 발전시키는 기술을 소개합니다.
빅 데이터는 어떻게 사용됩니까?
빅 데이터라는 단어에 대해 들어 본 적이 있다고해도 실제로 어떻게 사용되는지에 대한 명확한 그림이 없을 수도 있습니다. 빅 데이터란 무엇이며 어떤 분야에서 사용할 것으로 예상됩니까?
빅 데이터란 무엇인가?
빅 데이터는 일반적으로 “대량으로 실시간으로 발생하는 구조화 또는 비정형 데이터 또는 데이터 자체를 축적, 분석 및 처리하는 기술에 대한 일반적인 용어”로 인식됩니다.
이것을 더 명확하게 정의하는 것은 세 V가 빅 데이터를 표현하는 것이라고 말하는 것입니다.
볼륨, 속도 및 다양성을 결합하는 데이터 그룹은 빅 데이터로 처리됩니다. 볼륨은 데이터의 양과 처리 능력을 나타내고, 속도는 변경 속도와 따를 수 있는 업데이트 빈도를 나타내며, 다양성은 다양한 비정형 데이터입니다.
즉, “다양하고 많은 양의 변화와 처리 능력을 가진 데이터 그룹”은 빅 데이터로 정의됩니다.
빅 데이터에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.
빅 데이터 – 분석 결과의 예기치 않은 것이 사회에 미치는 영향은 무엇입니까? | 스트라투스
빅 데이터는 세 가지 V-|를 기반으로 합니다. 도전
빅데이터 활용이 예상되는 내야
그렇다면이 빅 데이터는 어떤 분야에서 사용될 것으로 예상됩니까?
IoT의 개발과 보급으로 현대 사회의 다양한 사물에서 데이터를 얻을 수 있습니다. 공장 장비, 잘 팔리는 쇼핑 및 소셜 미디어에서 주목받는 단어에서 모든 데이터를 수집 할 수 있습니다. 이 방대한 양의 데이터는 새로운 가치를 창출 할 잠재력이 있습니다.
특히 빅데이터는 물류와 생산 분야에서 뜨거운 시선을 돌리고 있다. IC 태그를 제품 및 패키지에 부착하고 생산 라인의 다양한 부분에 센서를 부착함으로써 사물의 흐름을 파악할 수 있습니다. 이들은 생산 및 물류와 관련된 다양한 효율성으로 이어질 가능성이 있습니다.
인공 지능 과 AI는 또한 새로운 가치를 창출하는 데 가장 기대되는 영역입니다. AI와 결합된 빅 데이터는 더 많은 가능성을 열어줍니다. 이전 기사의 생산 및 물류 분야에서는 수집 된 데이터를 AI로 분석함으로써 인간 분석보다 몇 배 또는 수십 배 더 효과적 일 수 있습니다.
이런 식으로 빅 데이터는 AI와 연결하여 무한한 가능성을 가지고 있다고 할 수 있으므로 다양한 용도를 고려할 수 있습니다.
빅 데이터와 AI와 이슈의 관계
빅 데이터와 AI의 연결은 다양한 가능성을 가지고 있습니다. 그 관계는 무엇입니까?
빅 데이터와 AI의 연결
Ai 연구는 오랜 역사를 가지고 있으며 연구는 이미 1950 년대에 시작되었습니다. 그러나 연구는 겨울 시대에 벽에 의해 여러 번 다시 불을 붙이면서 현재까지 계속되었습니다.
최근 몇 년 동안 AI 연구 개발의 급속한 발전은 딥 러닝으로 인한 기술적 혁신에 크게 영향을 받았습니다. 딥 러닝은 기계가 다층 구조화 알고리즘을 사용하여 필요한 데이터를 자동으로 추출하고 학습하는 기계 학습 시스템 중 하나입니다. 이 딥 러닝은 필요한 데이터를 추출하기 전에 많은 원시 데이터가 필요하며 빅 데이터는 필수적입니다.
이런 식으로 AI가 예상 작동에 최대한 가깝게 움직이기 위해서는 기계가 학습을 축적해야합니다. 학습을 축적하려면 많은 데이터가 필요합니다. 이러한 이유로 빅데이터의 개발은 AI의 진화를 지원했다고 할 수 있다.
빅 데이터 및 AI 과제
빅 데이터와 AI 사이의 연결은 큰 가능성을 열었습니다. 그러나 여전히 도전이 있습니다.
- 빅 데이터의 안전한 처리
빅 데이터는 또한 많은 기업들이 요구하는 빅 데이터에서 고객 구매 행동에 관한 것입니다. 이 고객의 정보에는 종종 다양한 개인 정보가 포함되어 있으며 안전하게 취급하는 보안이 필요합니다. 기업에 의한 개인정보 유출이 정기적으로 발생한다고 생각하더라도 현재로서는 여전히 문제로 남아 있음을 알 수 있습니다. - 방대한 양의 데이터를 지원할 수 있는 환경
IoT는 끔찍한 속도로 확산되고 있습니다. 결과적으로 처리 된 데이터의 양도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이러한 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 환경을 조성하는 것은 빅 데이터와 AI의 활용에 필수적입니다. 또한, AI의 사용에서 실시간 의 중요성이 증대되고 있기 때문에, 처리 속도 또한 요구된다. 속도를 높이려면 데이터 방지 트래픽과 서버 성능이 필요합니다. - 데이터 과학자 전문가 교육
빅 데이터를 다루는 것을 데이터 과학자라고 합니다. 빅 데이터와 AI의 시대가 도래했음에도 불구하고 일본에는 데이터 과학자가 부족합니다. 데이터 분석뿐만 아니라 통계 및 프로그래밍 기술에도 필요한 데이터 과학자를 양성해야 할 긴급한 필요성이 있습니다.
빅 데이터 및 AI의 예
빅 데이터와 AI의 사용에는 여전히 어려움이 있지만 가능성은 무한하며 새로운 기술로 이어질 것으로 예상됩니다. 빅데이터와 AI를 결합하여 만들 수 있는 새로운 가능성은 무엇인가?
자동 압연
가장 인기있는 AI 기반 기술 중 하나는 자동차의 자율 주행입니다. 자율 주행은 교통 사고 예방뿐만 아니라 CO2 배출량 감소에도 효과적 일 것으로 예상됩니다. 자율 주행에서 가장 기대되는 것은 물류를 지원하는 트럭입니다. 인건비 부족은 교통산업에서 심각한 문제가 되고 있으며, 자율주행은 작업환경 개선으로 이어질 것으로 기대된다.
예측 유지 보수
예방 유지 보수는 기계 유지 보수에 미리 수리가 필요할 가능성이있는 영역을 검사하고 수리하는 것입니다. 예측 유지보수는 빅데이터와 AI를 활용하여 발전해 왔습니다. AI는 과거 유지 보수 데이터를 분석하여 실패의 선구자 징후와 실패 타이밍을 도출합니다. 이에 따라 유지 보수 활동을 수행함으로써 기계가 정지하는 것을 방지하고 생산성을 높일 수 있습니다.
AI 아나운서
AI 아나운서들은 이미 전 세계에서 활동하고 있습니다. Ai는 가능한 한 사람들의 말하기 방식에 가까운 부드러운 문장을 읽을 수있게 해줍니다. 비상 방송에 즉시 응답 할 수 있으며 반복 발표에 사용할 수 있습니다. 또한 말할 실수가 없으며 청중이들을 수있는 음성 품질과 속도로 사용자 정의 할 수 있다는 점도 주목할 가치가 있습니다.
비즈니스 분석
빅 데이터 및 AI 기반 분석 및 판매 예측은 많은 회사에서 사용됩니다. AI를 이용한 비즈니스 분석은 이러한 각 제품에 대한 분석 결과가 아니라 회사로서 앞으로 나아갈 길을 보여주는 컨설팅입니다. 회사 내 데이터뿐만 아니라 사회 전체의 동향과 데이터를 결합하여 사회의 흐름을 예측하고 회사로서 행동을 제시합니다. 또한 빅 데이터의 향상과 함께 AI 기반 비즈니스 분석은 사람으로 변화하는 지적 활동을 수행 할 수있는 단계로 진화하고 있습니다.
빅 데이터와 AI 간의 관계를 더욱 발전시킵니다.
최근 몇 년 동안 빅 데이터와 AI의 관계를 더욱 진보되고 가치 있는 제품으로 발전시키는 기술이 주목을 받고 있습니다. 저것은 엣지 컴퓨팅.
엣지 컴퓨팅은 에서 처리 할 수있는 것을 분리하는 기술입니다. 엣지, 또는 필드, 클라우드에 모든 것을 보내는 대신 클라우드와 클라우드간에 처리를 나눕니다. 엣지.
모든 데이터를 클라우드로 직접 보내는 대신 엣지 트래픽을 더 빨리 보내기 전에. 또한 실시간이 중요한 제어에 필요한 데이터는 엣지보다 세련되고 필요한 데이터만 빅 데이터로 축적됩니다. 이것은 또한 AI의 학습 정확도를 향상시키고 AI의 진화에 기여합니다.
이런 식으로, 엣지 컴퓨팅은 빅 데이터 및 AI의 미래에 속도와 정확성을 향상시키는 뜨거운 기술입니다. 의 출현과 진화와 함께 엣지 컴퓨팅, 빅 데이터 및 AI도 진화했습니다.
빅 데이터는 다양한 디지털 기술과 연결되어 있습니다.
빅데이터와 AI의 연결을 소개하고 엣지 그것을 더욱 진화시킬 컴퓨팅.
빅 데이터는 이미 모든 분야에서 사용되고 있으며 AI와의 연결에 대한 기대치가 높습니다. 엣지 컴퓨팅은 그 연결의 진화로 주목을 끌고 있습니다. 빅 데이터, AI 및 엣지 컴퓨팅,이 세 가지를 결합함으로써 활용 범위를 더욱 확대하고 새로운 가치를 창출 할 가능성이 더 큽니다.
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