Umelá inteligencia a "big data"
Čo je umelá inteligencia a „big data“
Vedci z oblasti informatiky a štatistiky vyvinuli progresívne techniky analýzy veľkých súborov údajov. Údaje môžu byť rôznych typov, z rôznych zdrojov, a rôznej kvality (štruktúrované či neštruktúrované). Tieto techniky na základe učenia sa zo skúseností zlepšujú schopnosť počítačov vykonávať úlohy typu rozpoznávanie obrázkov a spracovanie prirodzeného jazyka. Aplikácia výpočtových nástrojov na riešenie úloh tradične vyžadujúcich ľudské myslenie sa všeobecne nazýva umelá inteligencia.
Umelá inteligencia existuje už mnoho rokov. Avšak nedávne zvýšenie výpočtového výkonu spojené so zvýšením dostupnosti a množstva údajov viedlo k obnoveniu záujmu o potenciálne využitie umelej inteligencie. Využíva sa na diagnostikovanie chorôb, preklad textov a riadenie áut. Čoraz častejšie nachádza svoje uplatnenie aj vo finančnom sektore.
Strojové učenie je podkategóriou umelej inteligencie. Strojové učenie je možné definovať ako metódu navrhovania postupností krokov na vyriešenie problému (algoritmov), ktoré sa optimalizujú automaticky prostredníctvom skúseností s obmedzeným alebo žiadnym ľudským zásahom. Tieto techniky sa môžu použiť pre nájdenie zákonitostí vo veľkých súboroch údajov (big data analytics – BDA) z čoraz rozmanitejších a inovatívnejších zdrojov.
Big data je výraz, pre ktorý neexistuje jednotná a konzistentná definícia. Tento pojem sa všeobecne používa na opis ukladania a analýzy veľkých a/alebo komplikovaných súborov údajov s využitím rôznych techník vrátane umelej inteligencie. Problémom pre BDA je množstvo neštruktúrovaných alebo pološtruktúrovaných údajov obsiahnutých v dátovom súbore.