Gepubliceerd - 1 september 2023 @ 4:30 PM (GMT+2)
Verkenning van de verschillende soorten kunstmatige intelligentie:
Kunstmatige intelligentie (AI) is de technologie die computers, robots of software in staat stelt om te denken en beslissingen te nemen zoals mensen dat doen. Het wordt bereikt door het bestuderen van menselijke hersenpatronen en cognitieve processen, die vervolgens worden gebruikt om intelligente systemen en software te ontwikkelen.
Soorten AI:
- Zwakke AI (ANI): Deze AI-systemen zijn ontworpen voor specifieke taken en kunnen niet buiten die grenzen werken. Voorbeelden zijn spraakassistenten zoals Siri en Alexa en aanbevelingsalgoritmen.
- Sterke AI (AGI): Deze vorm van AI streeft naar intelligentie op menselijk niveau, die in staat is om complexe problemen te begrijpen, te beredeneren en op te lossen. Het blijft op dit moment echter vooral theoretisch.
- Zuiver reactief: Deze machines specialiseren zich op één gebied en hebben geen geheugen. Een schaakspelende AI observeert bijvoorbeeld zetten en beslist om het spel te winnen.
Typen AI op basis van functionaliteit:
- Reactieve machines: Basis-AI die kan reageren op onmiddellijke taken, maar geen geheugen kan opslaan of kan leren van eerdere ervaringen.
- Beperkt geheugen: Deze machines hebben een minimaal geheugen en gebruiken gegevens uit het verleden om beslissingen te nemen. Ze kunnen bijvoorbeeld restaurants voorstellen op basis van locatiegegevens uit het verleden.
- Theorie van het verstand: Dit type AI zou emoties en sociale interacties begrijpen, maar moet nog worden ontwikkeld.
- Zelfbewust: Dit zouden bewuste machines met gevoel zijn, die toekomstige ontwikkelingen in AI-technologie vertegenwoordigen.
Big Data en de transformatieve kracht ervan begrijpen:
Big Data verwijst naar grote, complexe gegevenssets die voortdurend groeien. Het omvat de hoeveelheid gegevens, de snelheid waarmee ze worden verzameld en de verscheidenheid aan bronnen waaruit ze afkomstig zijn. Traditionele gegevensverwerkingsmethoden zijn vaak niet in staat om zulke grote datasets te verwerken. Big data analytics houdt in dat deze gegevens worden geanalyseerd om inzicht te krijgen in real-time klantgedrag en klantbetrokkenheid. Dit type analyse vereist gespecialiseerde tools en technieken. Eenvoudiger gezegd is big data een term die wordt gebruikt om grote, complexe datasets te beschrijven die afkomstig zijn van verschillende bronnen en die speciale tools nodig hebben om te analyseren.
Door big data te combineren met krachtige analytics kunnen bedrijven de hoofdoorzaken van fouten identificeren, afwijkingen opsporen, patiëntresultaten verbeteren, risicoportefeuilles herberekenen, deep learning-modellen optimaliseren en frauduleus gedrag voorkomen. Big Data heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop bedrijven informatie gebruiken en heeft de weg vrijgemaakt voor datagestuurde innovatie.
Hoe Big Data & AI samenwerken:
Big Data en AI hebben een wederzijds voordelige relatie waarbij AI vertrouwt op Big Data om de besluitvorming te verbeteren, en Big Data analyseert AI voor een betere gegevensanalyse. Ze werken samen om waardevolle inzichten te verkrijgen uit grote, complexe datasets en taken te automatiseren. Geavanceerde vormen van Big Data Analytics, zoals machine learning, maken gebruik van statistische modellen om patronen te identificeren en zinvolle inzichten uit gegevens te halen.
De combinatie van AI en Big Data biedt verschillende voordelen in verschillende sectoren, waaronder een beter begrip van klanten, betere voorspellingen en optimalisatie, en het identificeren en beperken van potentiële risico's.
Organisaties die zich verzetten tegen de integratie van deze twee gebieden kunnen hulp gebruiken om hun digitale transformatiedoelen te halen. De relatie tussen Big Data en AI voedt technologische innovatie en naarmate AI processen blijft automatiseren, zal Big Data zich blijven uitbreiden.
Hoe AI wordt gebruikt in Big Data:
Big data en AI stellen bedrijven in staat om waardevolle inzichten te krijgen in opkomende trends binnen verschillende sectoren. Organisaties kunnen zinvolle inzichten halen uit grote en complexe datasets door gebruik te maken van geavanceerde vormen van big data analytics, zoals machine learning. Machine learning-algoritmen maken gebruik van statistische modellen om patronen te identificeren en conclusies te trekken uit gegevens. Veel bedrijven realiseren zich nu de voordelen van het combineren van big data en machine learning, waardoor ze de besluitvorming, business intelligence en voorspellende analyses in de loop der tijd kunnen verbeteren.
Enkele voordelen van de integratie van AI en big data zijn een beter begrip van klanten, verbeterde prognoses en prijsoptimalisatie, verbeterde klantenwerving en -behoud, cyberbeveiliging, fraudepreventie en identificatie en beperking van potentiële risico's. Deze gezamenlijke aanpak stelt organisaties in staat om gebruik te maken van geavanceerde analyses, taken te automatiseren, marketingcampagnes te personaliseren en datagestuurde beslissingen te nemen.
AI verbetert het inzicht in gegevens door te leren van big data en waardevolle inzichten te genereren om de bedrijfsvoering te optimaliseren. Krachtige voorbeelden van AI en big data zijn bedrijven als Netflix, Google en Starbucks. Zonder big data zou geen van deze meer gepersonaliseerde ervaringen mogelijk zijn, en naarmate AI processen blijft automatiseren, zullen big data alleen maar blijven groeien.
Bedrijven die AI gebruiken:
Voor investeerders vertegenwoordigen deze bedrijven een gediversifieerde portefeuille van AI-toepassingen, van e-commerce en zelfrijdende auto's tot financiële diensten en gezondheidszorg.
De integratie van AI in de activiteiten van deze bedrijven verbetert niet alleen de efficiëntie, maar biedt ook een concurrentievoordeel, waardoor ze aantrekkelijke beleggingsmogelijkheden bieden.
- Amazon: Gebruikt AI voor beeld- en videoanalyse om productaanbevelingen te verbeteren en zijn toeleveringsketen te optimaliseren.
- Meta-platforms: Gebruikt AI voor aanbevelingsalgoritmen op Facebook en Instagram en inhoudsherkenning.
- Tesla: Zwaar geïnvesteerd in AI voor autonoom rijden en gegevensanalyse.
- Upstart: Gebruikt een AI-gebaseerd model om de kredietwaardigheid van leners te beoordelen.
- Netflix: Gebruikt AI om de voorkeuren van gebruikers te analyseren voor aanbevelingen voor programma's.
- Alphabet: Gebruikt AI in zoekalgoritmen, advertentietargeting en Google Cloud-diensten.
- JPMorgan Chase: Maakt gebruik van AI voor fraudedetectie en algoritmische beleg.
- Boeing: Werkt samen met Shield AI voor autonome mogelijkheden in vliegtuigen.
- Johnson & Johnson: gebruikt AI voor huidverzorgingsanalyse en het ontdekken van geneesmiddelen.
- ExxonMobil: Gebruikt AI voor het voorspellen van storingen in apparatuur en gegevensbeheer.
Conclusie:
De symbiotische relatie tussen kunstmatige intelligentie (AI) en Big Data zorgt voor een revolutie in verschillende sectoren, van e-commerce en gezondheidszorg tot financiële dienstverlening. Met zijn verschillende soorten en functionaliteiten wordt AI steeds geavanceerder, terwijl Big Data de essentiële brandstof levert voor de geavanceerde analyses van AI. Samen bieden ze bedrijven ongekende mogelijkheden om bruikbare inzichten te krijgen, activiteiten te optimaliseren en een voorsprong op de concurrentie te nemen.
Voor beleggers die willen profiteren van deze transformerende golf, bieden platforms zoals Mexem.com een waardevolle toegangspoort. Mexem.com biedt robuuste tools voor het analyseren van Big Data en AI-trends, zodat beleggers weloverwogen beslissingen kunnen nemen. Geïnteresseerden in bedrijven die voorop lopen op het gebied van AI en Big Data integratie kunnen hun voordeel doen met de hoogwaardige analyses. Of je nu wilt investeren in de optimalisatie van de toeleveringsketen van Amazon of de autonoom rijdende technologie van Tesla, Mexem.com voorziet je van de datagestuurde inzichten die je nodig hebt om verstandig te investeren in de toekomst van technologie.
De informatie op mexem.com is uitsluitend bedoeld voor algemene informatiedoeleinden. Ze mag niet worden beschouwd als beleggingsadvies. Beleggen in aandelen houdt risico's in. De prestaties van een aandeel in het verleden zijn geen betrouwbare indicator voor de toekomstige prestaties. Raadpleeg altijd een financieel adviseur of betrouwbare bronnen voordat u investeringsbeslissingen neemt.
