Q:
మెషీన్ లెర్నింగ్ పురోగతులు క్రాస్-ప్లాట్‌ఫాం డేటా సెట్ విస్తరణను ప్రోత్సహిస్తాయా?
A:యంత్ర అభ్యాసం మరియు వ్యాపారంలో AI గురించి మాట్లాడేటప్పుడు మనం ఏమి మాట్లాడుతున్నాము?
చాలా మంది వేర్వేరు వ్యక్తులు వేర్వేరు అభిప్రాయాలను కలిగి ఉన్నారు - మరియు ఇది నిజంగా వ్యాపారం చేస్తున్న సందర్భంపై ఆధారపడి ఉంటుంది. ఏదేమైనా, మీరు మొత్తం కృత్రిమ మేధస్సు సామర్ధ్యాల గురించి మాట్లాడేటప్పుడు, వ్యాపారాలు ఈ సరికొత్త సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఎలా ఉపయోగించుకుంటాయనే దానిపై కొన్ని గందరగోళాలు మరియు అస్పష్టతలను తొలగించడం సాధ్యపడుతుంది.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
వెంచర్ బీట్‌పై “బిజినెస్‌లో AI గురించి హైప్ గురించి నమ్మవద్దు” అనే వ్యాసంలో, రచయిత వివేక్ వాధ్వా ఆధునిక AI వ్యవస్థలు వ్యాపార ప్రక్రియల్లో పొందుపరచడం సులభం అనే ఆలోచనకు బదులుగా బలమైన నేరారోపణను అందిస్తుంది.
"చాలా వ్యాపార సమస్యలను ఆటగా మార్చలేము" అని వాధ్వా వ్రాశాడు. "మీకు ఇద్దరు కంటే ఎక్కువ మంది ఆటగాళ్ళు ఉన్నారు మరియు స్పష్టమైన నియమాలు లేవు. వ్యాపార నిర్ణయాల ఫలితాలు చాలా అరుదుగా స్పష్టమైన విజయం లేదా నష్టం, మరియు చాలా ఎక్కువ వేరియబుల్స్ ఉన్నాయి… నేటి AI వ్యవస్థలు మానవ మెదడు యొక్క న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల పనితీరును అనుకరించడానికి తమ వంతు కృషి చేస్తాయి, కాని అవి చాలా పరిమిత పద్ధతిలోనే చేస్తాయి. ”
"AI అందుకున్న డేటా వలె మాత్రమే మంచిది" అని ఎత్తి చూపిస్తూ వాధ్వా చాలా ముఖ్యమైన విషయం చెప్పాడు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ "మానవుడిలా ఆలోచించడం" కాదు. బదులుగా ఇది సమాచారం యొక్క అధునాతన ఉపయోగం ద్వారా మానవ ఆలోచన యొక్క అంశాలను ప్రతిబింబిస్తుంది. ఇది ఇప్పటికీ ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ చుట్టూ నిర్మించబడింది.
ఏదేమైనా, నేటి వ్యాపార ప్రపంచంలో కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క అత్యంత ఆశాజనకమైన అంశాల గురించి మాట్లాడటంలో వాధ్వా ఒక ఆసక్తికరమైన హెచ్చరికను కూడా చేస్తాడు.
వాధ్వా ఒక ఉదాహరణగా మెగా-రిటైలర్ అమెజాన్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. అమెజాన్ కంపెనీ వివిధ గోతులు నుండి డేటాను ఎలా ఇంటరాక్టివ్ గమ్యస్థానాలకు తీసుకువెళుతుందనే దాని గురించి మాట్లాడుతున్న వాధ్వా, ఈ డేటా మొత్తాన్ని విభాగాలలో ఏకీకృతం చేయడం కస్టమర్ సేవ, వ్యాపార మేధస్సు మరియు మరెన్నో రంగాలలో కొత్తదనం పొందగలదని సూచిస్తుంది.
"అమెజాన్ చాలా కంపెనీలకు ఉన్న సమస్యను పరిష్కరిస్తోంది - డేటా యొక్క డిస్‌కనెక్ట్ చేసిన ద్వీపాలు" అని వాధ్వా రాశారు.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో డేటా సెట్‌లను తీసుకోవడం మరియు వాటిని ఆర్కిటెక్చర్ అంతటా వర్తింపజేయడం అనేది కృత్రిమ మేధస్సు సాఫ్ట్‌వేర్ యొక్క ప్రస్తుత పాత్రలలో ఒకటి, మరియు ఇది రాబోయే కొన్నేళ్లలో వ్యాపారం కోసం ఉత్తమమైన కొన్ని సందర్భాలను కలిగి ఉంటుంది. ఒక కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ మానవుడిలా పూర్తిగా ప్రవర్తించటానికి మరియు పనిచేయలేకపోవచ్చు - కాని ఇది డేటా క్రంచింగ్ మరియు అంతర్దృష్టి అభివృద్ధికి సంబంధించిన చాలా శక్తివంతమైన సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటుంది.
ఏకీకృత వాణిజ్యం మరియు ఏకీకృత సమాచార మార్పిడి గురించి ఈ రోజుల్లో వ్యాపారాలు చాలా మాట్లాడుతున్నాయి. వారి ఛానెల్‌లన్నింటినీ ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా మరియు ఇంటరాక్టివ్‌గా మారడానికి సహాయం చేయడం ద్వారా, వ్యాపారాలు వచ్చే దశాబ్దంలో చురుకైన పోటీ కోసం తమను తాము ఉంచుకుంటాయనే ఆలోచన ఉంది. ఇది మళ్ళీ కృత్రిమ మేధస్సు సహాయపడుతుంది. ఇది వివిధ డేటా సెట్‌లను నిర్వహించగలదు మరియు వాటిని కొంత స్వయంచాలక మరియు స్వీయ-ఆధారిత మార్గంలో అవసరమైన చోట అమర్చగలదు. చాలా విస్తృత స్థాయిలో, కృత్రిమ మేధస్సు మానవ హ్యాండ్లర్ల భారాన్ని తీసివేస్తుంది మరియు దాని స్వంత కార్యకలాపాలను వివిధ బలవంతపు మార్గాల్లో నిర్దేశిస్తుంది.
దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, యంత్ర అభ్యాస పురోగతి కొత్తదనం కోసం ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో డేటా సెట్ల వాడకాన్ని ప్రోత్సహించడం ఖాయం. ఇతర పెద్ద పాత్రలు మరియు ప్రక్రియలు పైక్‌లోకి వస్తున్నప్పటికీ, ఇది యంత్ర అభ్యాసం మరియు స్వల్పకాలిక AI యొక్క ప్రధాన అంశం కావచ్చు.
