আলোচনা - 

0

আলোচনা - 

0

8 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় ডেটা ভবিষ্যতে বিশেষজ্ঞ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খুব অল্প সময়ে নাটকীয়ভাবে রূপান্তরিত হয়েছে। সময়ের সাথে সাথে এআই-এর ক্রমবর্ধমান অনুপ্রবেশের ফলে এই প্রযুক্তির সম্ভাবনার ব্যাপক পরিমানে বৃদ্ধি ঘটেছে। তথ্যের ক্রমবর্ধমান ভলিউমের সাথে, আমরা এখন প্রায় যেকোনো কিছু বুদ্ধিমান করতে পারি। এখন আমরা এই ডেটা ব্যবহার করে ক্ষমতা বৃদ্ধি করতে পারি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। সুতরাং, বিশ্লেষণের উপর নির্ভরযোগ্য অন্তর্দৃষ্টিগুলির ফলে আরও অনেক দরকারী ডেটা অ্যাক্সেস করা। কিন্তু ঠিক কিভাবে পরিবর্তন হবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমরা যা করতে পারি তা প্রভাবিত করে বড় তথ্য? উত্তর জানতে, আমরা 8 শিল্প বিশেষজ্ঞের কাছে পৌঁছেছি। এখানে তাদের ভবিষ্যতের চিন্তাভাবনা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং তথ্য বিজ্ঞান.

ডেটা বিশ্লেষণে আগ্রহী? সর্বশেষ প্রবণতা এবং বিকাশগুলি পেতে আমাদের ই-বুক ডাউনলোড করুন।


1. বিগ ডেটা রেগুলেশন মেনে চলতে এআই ব্যবহার করে:

সমস্ত ডেটা ব্যবসায়ের পরিচালনা ও বিশ্লেষণ করা মানবিকভাবে অসম্ভব, এখন এআই এর মতো দ্রুত বা উচ্চ মানের হিসাবে অর্থনৈতিকভাবে এমনভাবে সংগ্রহ করতে হবে। এআই "বিগ ডেটা" (ভলিউম, বিভিন্নতা এবং বেগ) এর 3 ভি ভারী বোঝা ব্যবসায় একটি মিলিয়ন ডেটা সায়েন্টিস্ট মান-ঘন্টা সমপরিমাণ যোগ করতে পারে। তদুপরি, মে মাসে নতুন ইইউ আইন কার্যকর হচ্ছে - জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন (জিডিপিআর) - অর্থ প্রচুর পরিমাণে গ্রাহক ডেটা সংগ্রহকারী অনেক ব্যবসায় তাদের নতুন আইন মেনে চলতে সহায়তা করার জন্য এআইয়ের দিকে নজর রাখবে। জিডিপিআর গ্রাহকদের সহজে যোগাযোগের বাইরে যেতে এবং আউট করতে সক্ষম করার জন্য ডেটা সংগ্রহকারী সংস্থাগুলির প্রয়োজন; গ্রাহকদের তাদের সম্পর্কে কী তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে সে সম্পর্কে প্রতিবেদন সরবরাহ করুন এবং সেই ডেটা মোছার সহজ উপায় সরবরাহ করুন। ছাড়া এআই প্রযুক্তি, এটি ব্যবসায়ের জন্য খুব সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল হবে।

জুরগেন গ্যালার ড, প্রাক্তন গুগল পরিচালক, এখন একটি এআই প্রযুক্তি সংস্থার সিইও -1 প্লাসএক্স. @ 1 প্লাসএক্স

২. ব্যতিক্রম পরিচালনায় নীতিবিদদের ভূমিকা বৃদ্ধি:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনেক ব্যবসার প্রয়োজন হবে গভীরতর বোঝাপড়া এবং নীতিশাস্ত্রের প্রশংসা অর্জন করার কারণ এটি এআই প্রয়োগের অধীনে মান নিয়ন্ত্রণের বিবর্তন। ভাল সফ্টওয়্যার ডেভেলপাররা "প্রতিরক্ষামূলক প্রোগ্রামিং" অনুশীলন করে, যা তাদের প্রোগ্রাম তৈরি করা উচিত নয় এমন পরিস্থিতিগুলির জন্য পরিকল্পনা করছে, কিন্তু যদি তা হয় তবে খুব খারাপ হবে। এআই যেমন সফ্টওয়্যারকে আরও জটিল করে তোলে, সৃজনশীল এক্সট্রোপোলেশন করতে সক্ষম হয়, যেভাবে বাগগুলি প্রকাশ করতে পারে তার মধ্যে সমানভাবে উচ্চতর বিমূর্ততা অন্তর্ভুক্ত।

এর অর্থ হ'ল এআই যা अस्पष्ट সীমানা, যেমন ব্যবসায়ের কৌশলগুলি অনুকূলকরণের সাথে জ্ঞানের কাজ চালনার জন্য পরিচালিত হয় তাতে বগি উত্থাপিত আচরণ থাকতে পারে যা বলা যেতে পারে, অযাচিত অংশ অর্ডার করা, সরবরাহ চুক্তি বাতিল করা বা ব্যবহার করা যেতে পারে একটি প্রতিবেদনে অনুপযুক্ত ভাষা। এই মুহুর্তে, এই ধরণের সফ্টওয়্যারটি যেভাবে কনফিগার করা হবে সেটি এতটা প্রোগ্রামিংয়ের মতো নয় একটি কুকুর প্রশিক্ষণ এবং "এটি সঠিক হয়ে উঠতে" প্রশিক্ষিত নীতিবিদ বা এমনকি কর্মীদের দার্শনিকদের প্রয়োজন হবে।

পিটার জে স্কট, লেখক "নিয়ন্ত্রণের সঙ্কট: কৃত্রিম সুপার বুদ্ধি কীভাবে মানব জাতি ধ্বংস করতে বা বাঁচাতে পারে" @ পেটারজস্কট

৩. সহনশীল অ্যালগরিদমগুলির পরিবর্তনের জন্য AIOps:

আধুনিক আইটি পরিবেশগুলি অবিশ্বাস্যরূপে (এবং ক্রমবর্ধমান) জটিল এবং সদা পরিবর্তনশীল, যার ফলে নিরীক্ষণ, সমস্যা সমাধান এবং কোর্স সংশোধন করার জন্য প্রচুর পরিমাণে সময় এবং সংস্থান ব্যয় হয়। এটি বেশিরভাগ সংস্থার জন্য প্রতিক্রিয়াশীল অবস্থান, তবে দলগুলি যখন AIOps প্রযুক্তি ব্যবহার করে তারা পরিবর্তন সহনশীল অ্যালগরিদমগুলি উপার্জন করতে এবং সূচিকৃত তথ্যে অ্যাক্সেস করতে পারে। এটি তাদের বারবার একই সমস্যাগুলি স্থির করার বা নিয়ম এবং ফিল্টার পরিচালনার জন্য সময় ব্যয় করার চেয়ে প্র্যাকটিভ, অর্থবহ কাজের দিকে বেশি সময় ব্যয় করতে সহায়তা করে।

ফিল টি, সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও, মোগসফট ইনক। @ মোগসফট

4. তথ্য বিশ্লেষণের জন্য এআই:

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরিবর্তন হবে তথ্য বিশ্লেষণ শেখার মাধ্যমে (অতীতের বিশ্লেষণাত্মক কাজগুলি থেকে ফলাফল ব্যবহার করে) যাতে সময়ের সাথে সাথে ফলাফলগুলি আরও বেশি নির্ভুলতার সাথে দ্রুত আসে। অতীতের প্রশ্নের বিশ্লেষণী ফলাফল সহ প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করতে হবে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বর্তমান ইভেন্টগুলির উপর ভিত্তি করে সঠিক ভবিষ্যতবাণী প্রদান করতে সক্ষম হবে এবং কেউ যুক্তি দিতে পারে যে আবহাওয়ার পূর্বাভাস মডেলগুলি হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। উপরন্তু, মেশিন লার্নিং শক্তি বাণিজ্যিক বিশ্লেষণ সম্ভাব্য সমস্যা বা সমস্যা চিহ্নিত করে যা মানুষ সনাক্ত করতে পারে না। যে সংস্থাগুলি স্থাপন করে না কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জন্য তথ্য বিশ্লেষণ ব্যবহার করে প্রতিযোগীদের পিছনে পড়ে যাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জন্য তথ্য বিশ্লেষণ.

মার্সেল শ, ফেডারাল বিক্রয় প্রকৌশলী ইভান্তি

৫. এমএল সহ অগমেন্ট ডেটা সায়েন্সের ক্ষমতা:

যখন মানব, বিশেষ প্রশিক্ষিত পেশাদার যেমন তথ্য বিজ্ঞানী অর্থপূর্ণ পারস্পরিক সম্পর্ক সনাক্ত করতে সাহায্য করার জন্য অন্তর্দৃষ্টি শক্তি আছে, মেশিন লার্নিং তুলনায় অতুলনীয় মাপযোগ্যতা প্রদান করে। পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য বিলিয়ন বিলিয়ন সংমিশ্রণ মূল্যায়ন করা যেতে পারে। আরও, মেশিন লার্নিং বৃদ্ধি করতে পারে তথ্য বিজ্ঞান ক্ষমতা, এবং আমি আশা করি ডেটা বিজ্ঞানীদের ক্রমবর্ধমান চাহিদা অব্যাহত থাকবে।

এআই-এর জন্য প্রশিক্ষণের মডেল তৈরি করতে এবং ফলাফল বিশ্লেষণ করতে তাদের দক্ষতার প্রয়োজন হবে, এবং অসংগঠিত ডেটা বিশ্লেষণ করা হচ্ছে সবচেয়ে বড় প্রতিশ্রুতি এবং চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি। মেশিন লার্নিং. অসংগঠিত ডেটার বাণিজ্যিক বিশ্লেষণ যা আমি জানি তার জন্য এখনও অসংগঠিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যবহারিক মূল্য প্রদানের জন্য উল্লেখযোগ্য পরিমাণে মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন। মেশিন লার্নিং মধ্যে সর্বব্যাপী হয়ে উঠবে বাণিজ্যিক বিশ্লেষণ খুব দ্রুত এবং ক্ষেত্রটি রূপান্তরিত করবে। আমি সন্দেহ করি অনেক অ্যাপ্লিকেশন গ্রাহকদের কাছে সূক্ষ্ম হবে কিন্তু সময়ের সাথে সাথে আরও দৃশ্যমান হবে।

শন ওয়াডেল, সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার, ইভান্তি।

AI. বিশেষজ্ঞের পদ্ধতিগুলি উন্নত করার জন্য সহায়ক সরঞ্জাম হিসাবে এআই:

AI এবং মেশিন লার্নিং স্ট্যান্ডার্ড প্রোগ্রামারের টুলকিটে চলে আসুন, আমরা দ্রুত বিদ্যমান বিশেষজ্ঞের পদ্ধতিগুলিকে বাড়ানোর জন্য সহায়ক প্রযুক্তির বৃদ্ধি দেখতে পাব। যেখানে এই বিষয়ে লেখার বেশিরভাগই "চাকরি হারানো" এর উপর কেন্দ্রীভূত হয়েছে যা আমি আসলে ঘটতে দেখছি একটি নতুন প্রজন্ম বুদ্ধিমান সহকারীরা যা আপনাকে জিনিস কিনে সহায়তা করার বাইরে (দেখুন: আলেক্সা) এবং আরও জানানোর সাথে মিল রেখে আপনি যে ইমেলটি লিখছেন তাতে আপনি কিছু আকর্ষণীয় তথ্য যুক্ত করতে পারেন বা আপনার ডিজাইনগুলি ব্র্যান্ড আইডেন্টিটির চেয়ে কম বা কম মিল রয়েছে than আপনি ইচ্ছা।

ডেভিড ইভান্সএর সিটিও আনকার্কড স্টুডিওগুলি, পোর্টল্যান্ডে একটি পণ্য নকশা এবং বিকাশ স্টুডিও।  নিবন্ধন করুন

7. ডেটা-ব্যাকড সিদ্ধান্ত গ্রহণ:

জালিয়াতি রোধ, ঝুঁকি হ্রাস, উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতা উন্নত করতে, বাজারে সময় গতিবেগ করার সময় এবং রেজোলিউশনের সময় গড়ার, এবং নির্ভুলতার উন্নতি করার জন্য সংস্থাগুলি যে কোনও শিল্পে স্মার্ট, আরও জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার মাধ্যমে, এআই থেকে লাভবান হয় গ্রাহক অভিজ্ঞতা (সিক্স)

পূর্বের মত নয়, সংস্থাগুলি এখন অবহিত সিদ্ধান্ত নিতে ডেটা দেখার জন্য সময় এবং অর্থ ব্যয় করতে পারে। ডেটা সংগ্রহ করার, পরিমাপ করার এবং মান দেওয়ার সংস্কৃতি না থাকলে আপনি এটি করতে পারবেন না। এআই ছাড়াই এই ডেটা ফোকাস অর্জন করা একটি বিশাল উপকারিতা কারণ প্রচুর ব্যবসায়িক ডেটার পরিবর্তে অন্ত্রে অনুভূতিতে কাজ করে চলেছে। তারা সুযোগকে বনাম হুমকিস্বরূপ ডেটা দেখে এবং শেষ পর্যন্ত এই ব্যবসাগুলি টিকে থাকবে না।

প্রতিটি উল্লম্ব শিল্পে কর্মচারীদের ব্যস্ততা এবং সিএক্স উন্নত করা যায় এবং সফ্টওয়্যারটির প্রতিটি অংশ উপকৃত হতে পারে। এআই ডাউনটাইম ব্যতীত যে কোনও মানুষের তুলনায় বৃহত্তর স্তরের নির্ভুলতার সাথে প্রতিদিন-দিনের প্রক্রিয়াগুলি প্রতিলিপি করতে পারে। এটি উত্পাদনশীলতা, দক্ষতা, মার্জিন, এবং প্রতিটি কোম্পানির ঝুঁকি প্রোফাইলের উপর তাত্পর্যপূর্ণভাবে সঞ্চয় এবং উপার্জন উপার্জনের দিকে তাত্পর্যপূর্ণ প্রভাব ফেলবে। সংস্থাগুলি আরও বেশি গ্রাহকের সন্তুষ্টি এবং ধরে রাখার সাথে সাথে দ্রুত এবং সস্তা বাজারে আসতে সক্ষম হবে।

টম স্মিথ, গবেষণা বিশ্লেষক, ডি জোন ইনক। @ ctsmithiii

৮. মানব যোগাযোগ বোঝার জন্য মেশিনগুলিকে সক্ষম করা:

এআই -এর আশেপাশের আরও উত্তেজনাপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং কন্ঠ সনান্তকরণ। এইগুলো এআই সরঞ্জাম যা ব্যক্তিদের স্বাভাবিকভাবে উচ্চারিত বাক্যাংশগুলিকে কমান্ডে অনুবাদ করে পরিষেবাগুলির সাথে কথা বলা সম্ভব করে। এই সরঞ্জামগুলির সাহায্যে, কোম্পানিগুলি খুলতে পারে গ্রাহক সেবা এবং গ্রাহকদের অপেক্ষার সময় কমাতে এবং সন্তুষ্টি বাড়াতে ব্যাকএন্ড পরিষেবাগুলিকে সমর্থন করে৷ এটি কোম্পানিগুলির জন্য ভয়েস ডিভাইস যেমন গুগল হোম বা অ্যামাজন ইকোর মাধ্যমে অ্যাক্সেস করার জন্য তাদের পরিষেবাগুলি খুলতেও সম্ভব করে তোলে।

এই পরিষেবাগুলিতে যে যুগান্তকারী আসছে তা হল কন্ঠ সনান্তকরণ এটি মানুষের স্তরের নির্ভুলতাকে আঘাত করছে এবং শীঘ্রই সেরা মানব-ভিত্তিক প্রতিলিপি অতিক্রম করবে। এছাড়াও, অনুভূতির বিশ্লেষণ এবং ইমোশন ডিটেকশন কোম্পানিগুলিকে তাদের গ্রাহকদের সম্পর্কে আরো অনেক তথ্য দিতে সক্ষম করবে যাতে তারা তাদের প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে।

আর একটি আসন্ন এআই-ভিত্তিক প্রযুক্তি হ'ল প্রাকৃতিক ভাষা উত্স। এটি একটি ক্যোয়ারী থেকে অনেক বেশি প্রাকৃতিক শব্দযুক্ত উপায়ে ব্যবহারকারীদের কাছে ফিরে কথার পুনরুদ্ধার করা তথ্যের অনুমতি দেবে এবং উপযুক্ত শব্দটির সাহায্যে কোনও প্রশ্নের প্রয়োজনে প্যাড করার জন্য মানবকে প্রয়োজন নেই।

লিওর গ্রেবলারএর সহ-প্রতিষ্ঠাতা ও সিইও ইউনিফাইড কম্পিউটার ইন্টেলিজেন্স কর্পোরেশন (ইউসিআইসি) - হার্ডওয়্যারে ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন আনতে উত্সর্গীকৃত একটি সংস্থা। @ গ্রেগ্রার

সময়ের সাথে সাথে আমরা NewGenApps মধ্যে গভীর দক্ষতা গড়ে উঠেছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বড় তথ্য বিশ্লেষণ। আমাদের প্রত্যয়িত বিশেষজ্ঞরা এই নতুন যুগের প্রযুক্তিগুলির সাথে মোকাবিলা করার সাথে জড়িত যেকোনো স্তরের চ্যালেঞ্জগুলি পরিচালনা করতে পারে। একটি পরামর্শ বা POC জন্য আজ আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন.

ট্যাগ্স:

অনুরাগ

0 মন্তব্য

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের নিউজলেটার সদস্যতা

আমাদের দলের সর্বশেষ খবর এবং আপডেটগুলি পেতে আমাদের মেইলিং তালিকায় যোগ দিন।

আপনি সফলভাবে সাবস্ক্রাইব আছে!

এই শেয়ার করুন
%d এই ভালো ব্লগার: