আইআই ডাটাবেস: সেগুলি কী এবং আপনার ব্যবসায়ের কেন যত্ন নেওয়া উচিত

ডেটা এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধি (বিআই) একই মুদ্রার দুটি দিক sides স্টোরেজ, প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের অগ্রগতিগুলি ডেটাটিকে গণতান্ত্রিক করে তুলেছে যেখানে বিশাল ডেটা সেট এবং কাজ অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে কাজ করার জন্য আপনাকে কোনও ডাটাবেস পেশাদার বা ডেটা বিজ্ঞানী হওয়ার দরকার নেই। এখনও একটি শেখার বক্ররেখা রয়েছে, তবে স্ব-পরিষেবা বিআই এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জামগুলি ব্যবসায়িকভাবে কার্যকর করা বিশ্লেষণে যে সমস্ত ডেটা সংগ্রহ করে তার সমস্ত উপায়ে যেভাবে লাভ করে তা পুনরায় সংজ্ঞা দিচ্ছে। তবে, প্রশিক্ষণ মেশিন লার্নিং (এমএল) এবং গভীর শেখার মডেলগুলির উদ্দেশ্যে নির্মিত একটি বিআই বা ডাটাবেস সংস্থা হাকিং অ্যাডভান্স অ্যানালিটিকস এবং একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ডাটাবেসের মধ্যে পার্থক্য রয়েছে।

এমএল অ্যালগরিদম আজকের সফ্টওয়্যারটির বেশিরভাগ ফ্যাব্রিকের মধ্যে বোনা হচ্ছে। গ্রাহক অভিজ্ঞতাগুলি ভার্চুয়াল সহকারীদের মাধ্যমে এআইয়ের সাথে মিলিত হচ্ছে এবং ব্যবসায়িক সফ্টওয়্যারগুলিতে সেলসফোর্স আইনস্টাইনের মতো উদাহরণ রয়েছে যা কোম্পানির পুরো গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার (সিআরএম) পোর্টফোলিওর নীচে একটি বুদ্ধিমান স্তর হিসাবে কাজ করে। গুগল এবং মাইক্রোসফ্ট সহ প্রযুক্তি জায়ান্টরা আমাদের বুদ্ধিমান ভবিষ্যতকে আরও গবেষণা করছে কেবল গবেষণা দিয়ে নয়, এআইয়ের সাথে তাদের প্রযুক্তি কীভাবে কাজ করে তা পুনর্লিখন দিয়ে।

প্রশিক্ষণ মেশিন এবং গভীর শেখার মডেলগুলির মধ্যে অন্যতম চ্যালেঞ্জ হ'ল আপনার একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য নিখুঁত ডেটা ভলিউম এবং প্রক্রিয়াকরণ শক্তি, উদাহরণস্বরূপ, চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ বা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) এর মতো ক্ষেত্রে জটিল প্যাটার্ন স্বীকৃতি সম্পর্কে। সুতরাং, এআই ডাটাবেস ব্যবসায়ের জন্য এআই শেখার এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া অনুকূলকরণের উপায় হিসাবে বাজারে পপ আপ শুরু হয়েছে। আমরা জিপিইউ-এক্সিলারড রিলেশনাল ডাটাবেস সরবরাহকারী কিনেটিকার সাথে কথা বলেছিলাম, যা নিজস্ব একটি এআই ডাটাবেস তৈরি করেছে, এবং পিসি ম্যাগের বাসিন্দা বিআই এবং ডাটাবেস বিশেষজ্ঞ পাম বাকের একটি এআই ডাটাবেস কী এবং কীভাবে এটি ট্র্যাডিশনাল ডাটাবেসের তুলনায় কাজ করে তা নির্ধারণ করতে। আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে, আমরা এই উদীয়মান প্রযুক্তির আসল ব্যবসায়ের মূল্য আছে কি না তা নির্ধারণের জন্য হাইপ এবং বিপণনের মাধ্যমে কথা বলার জন্য তাদের সহায়তা চেয়েছিলাম।

এআই ডাটাবেস কি?

এআই স্পেসের দ্রুত পরিবর্তিত প্রকৃতি পরিভাষা প্রতিষ্ঠা করা কঠিন করে তুলতে পারে। আপনি প্রায়শই এমএল, গভীর শিক্ষা এবং এআই এর মত বিনিময়যোগ্য শব্দগুলি শুনতে পান যখন বাস্তবে এআই এর বৃহত ছাতার অধীনে তারা এখনও কৌশল বিকাশ করছে। যেমনটি, বাকের বলেছিলেন যে আপনি কাদের সাথে কথা বলছেন তার উপর নির্ভর করে একটি এআই ডাটাবেস কী তার দুটি পৃথক পৃথক সংজ্ঞা রয়েছে: একটি ব্যবহারিক এবং অন্যটি আকাশে পাই।

"শিল্পে এক ধরনের আলগা sensকমত্য রয়েছে যে একটি এআই ডাটাবেস এমন হবে যা সম্পূর্ণরূপে প্রাকৃতিক ভাষা সংক্রান্ত প্রশ্নের বাইরে কাজ করবে user ব্যবহারকারীর ইন্টারফেসটি এমন হবে যে আপনাকে সন্ধানের শব্দ এবং মূল বাক্যাংশের উপর নির্ভর করতে হবে না এটি সন্ধানের জন্য আপনার প্রয়োজনীয় তথ্য, ব্যবহারকারীকে এনএলপির সাথে ডেটা সেট ডেকে আনার অনুমতি দেয়, "বাকের বলেছিলেন। "আপনি খুব সীমাবদ্ধ যুক্তি দিতে পারেন যে আইবিএম ওয়াটসন সিস্টেমে প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্ন তৈরি করতে পারে, তবে আপনাকে ইতিমধ্যে ডেটার সাথে সংযুক্ত থাকতে হবে এবং নিজেই ডেটা বেছে নিতে হবে। সুতরাং, এখনই এই সংজ্ঞাটি প্রসারিত।"

আরও ব্যবহারিক সংজ্ঞা, এবং এই ব্যাখ্যাকারীর বিষয় মূলত এমএল মডেল প্রশিক্ষণের গতি বাড়ানোর জন্য একটি উদ্দেশ্য-নির্মিত ডাটাবেস ব্যবহার করছে is বেশ কয়েকটি প্রযুক্তি সংস্থা ইতিমধ্যে নতুন হার্ডওয়্যার পণ্যগুলিতে ভারী প্রসেসিং লোড হ্রাস করতে নিবেদিত এআই চিপস তৈরি করছে কারণ বিক্রেতারা আরও এআই-ভিত্তিক বৈশিষ্ট্যগুলি রোল করেন যাগুলির জন্য উল্লেখযোগ্য গণনা শক্তি প্রয়োজন। উপাত্তের দিক থেকে, একটি এআই ডাটাবেস ব্যবহার করা আপনাকে সময় বাঁচাতে এবং সংস্থানগুলি অনুকূল করতে প্রশিক্ষণ এমএল এবং গভীর শিক্ষার মডেলগুলির সাথে সম্পর্কিত ভলিউম, বেগ এবং জটিল ডেটা পরিচালনা এবং পরিচালনা চ্যালেঞ্জগুলিকে আরও ভালভাবে গুছিয়ে রাখতে সহায়তা করতে পারে।

চিত্রের ক্রেডিট: টুড জ্যাকিথ ফিউচারিজম.কম এ। পূর্ণ ইনফোগ্রাফিক প্রসারিত করতে ক্লিক করুন

"এই মুহুর্তে বিভিন্ন কৌশলগুলির মাধ্যমে এমএল প্রশিক্ষণের গতি বাড়ানোর জন্য প্রচুর প্রচেষ্টা চলছে, " বেকার ব্যাখ্যা করলেন। "একটি হ'ল এআই গবেষকরা কোডিংয়ের মাধ্যমে পরিকাঠামো পৃথক করে রাখুন, যাতে স্বয়ংক্রিয় ফাংশনগুলি অবকাঠামো পরিচালনা করে এবং এমএল মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেয় So সুতরাং, তিন মাসের মতো কিছু ব্যয় করার পরিবর্তে আপনি 30 দিন বা 30 মিনিটের দিকে তাকিয়ে থাকতে পারেন।"

কিনেটিকা ​​এমএল এবং ডিপ লার্নিং মডেলিংয়ের জন্য অনুকূলিত করে একটি সমন্বিত ডাটাবেস প্ল্যাটফর্মের মধ্যে সেই ধারণাটি ভেঙে দেয়। এআই ডাটাবেস ইন-মেমরি ডাটাবেসে ডেটা গুদামজাতকরণ, উন্নত বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের সমন্বয় করে। কেনেটিকার উন্নত প্রযুক্তি গোষ্ঠীর ভাইস প্রেসিডেন্ট এবং প্রিন্সিপাল সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার ম্যাট রাদালজ ব্যাখ্যা করেছিলেন যে একটি এআই ডাটাবেস একসাথে মিলিসেকেন্ডের মধ্যে দ্রুতগতি সম্পন্ন জটিল ডেটা নিখরচায় করতে, অন্বেষণ করতে, বিশ্লেষণ করতে ও দেখতে সক্ষম হতে হবে। লক্ষ্যটি হ'ল ব্যয়গুলি হ্রাস করা, নতুন উপার্জন উত্পন্ন করা এবং এমএল মডেলগুলি সংহত করা যাতে ব্যবসায়ীরা আরও দক্ষ, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

"একটি এআই ডাটাবেস একটি সাধারণ ডাটাবেসের একটি উপসেট, " রাডালজ বলেছিলেন। "এই মুহুর্তে, এআই ডাটাবেসগুলি খুব জনপ্রিয় But তবে অনেকগুলি সমাধান বিতরণকৃত উপাদান ব্যবহার করে Sp স্পার্ক, ম্যাপ্রেডিউস এবং এইচডিএফএস সর্বদা মেমরির পরিবর্তে পিছনে পিছনে ঘুরতে থাকে। আমাদের ডাটাবেসের মতো কারণগুলির সংমিশ্রণ নেই, যা একক প্ল্যাটফর্মে দৃly়ভাবে সংহত সিপিইউ এবং জিপিইউ সহ গ্রাউন্ড আপ থেকে নির্মিত হয়েছিল us আমাদের জন্য উচ্চ-স্তরের সুবিধা দ্রুত প্রভিশন এবং একই প্ল্যাটফর্মের মধ্যে দ্রুত টার্নআরাউন্ড এবং বিশ্লেষণীকরণ সহ মডেল-ভিত্তিক প্রশিক্ষণের একটি কম হার্ডওয়্যার পদচিহ্ন is"

একটি এআই ডাটাবেস কীভাবে কাজ করে

বাস্তবে এআই ডাটাবেসের বেশ কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে। মাইক্রোসফ্ট ব্যাচ এআই মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে জিপিইউগুলিতে চলমান গভীর শেখার এবং এমএল মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্য ক্লাউড-ভিত্তিক অবকাঠামো সরবরাহ করে। ব্যবসায়িক এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের পক্ষে বিতরণকৃত আর্কিটেকচার জুড়ে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ করা সহজ করার জন্যও এই সংস্থাটির অ্যাজুর ডেটা লেকের পণ্য রয়েছে।

আর একটি উদাহরণ গুগলের অটোএমএল পদ্ধতির যা এমএল মডেলগুলি প্রশিক্ষিত সেভাবে মূলত পুনরায় ইঞ্জিনিয়ারিং। গুগল অটোএমএল নির্দিষ্ট ডেটা সেটগুলির উপর ভিত্তি করে নতুন নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার তৈরি করতে এমএল মডেল ডিজাইনটিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং তারপরে আরও ভাল সিস্টেমগুলির কোড করার জন্য হাজার হাজার বার পরীক্ষা করে পুনরাবৃত্তি করে। আসলে গুগলের এআই এখন মানব গবেষকদের চেয়ে ভাল মডেল তৈরি করতে পারে।

"গুগল অটোএমএল দেখুন: এমএল এমএল কোড লিখছে যাতে আপনার এমনকি লোকের প্রয়োজন হয় না, " বাকের বলেছিলেন। "এটি আপনাকে বিক্রেতাদের কী করছে তার মধ্যে চরম পার্থক্য সম্পর্কে একটি ধারণা দেয় Some কেউ কেউ এমএল হিসাবে উন্নত বিশ্লেষণগুলি ছাড়িয়ে যাওয়ার চেষ্টা করছেন it এটি অন্যটি নয় others এবং অন্যরা এত উন্নত স্তরে এমএল করছেন যা সবচেয়ে বেশি ব্যবসাগুলি এই মুহুর্তে বুঝতে পারবেন"

তারপরে কিনেটিকা ​​আছে। সান ফ্রান্সিসকো ভিত্তিক স্টার্টআপ, যা venture৩ মিলিয়ন ডলার ভেঞ্চার ক্যাপিটাল (ভিসি) তহবিল সংগ্রহ করেছে, দ্রুত ডেটা ইনজেশন এবং বিশ্লেষণের জন্য অনুকূল একটি উচ্চ-পারফরম্যান্স এসকিউএল ডাটাবেস সরবরাহ করে। কেনেটিকা ​​হ'ল রাদালজ একটি বিস্তৃত সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ (এমপিপি) বিতরণ করা ডাটাবেস এবং কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম হিসাবে বর্ণনা করেছেন যেখানে প্রতিটি নোড সহ-অবস্থিত মেমরি ডেটা, সিপিইউ এবং জিপিইউ যুক্ত করে।

র‌্যাডালজ ব্যাখ্যা করেছেন, একটি এআই ডাটাবেস একটি traditionalতিহ্যবাহী ডাটাবেস থেকে আলাদা করে তোলে যা তিনটি মূল উপাদানটিতে নেমে আসে:

• তাত্ক্ষণিকভাবে ডেটা ইনজেশন,
• ইন-মেমরি ডেটার সহ-স্থানীয়তা (ডাটাবেস নোড জুড়ে সমান্তরাল প্রক্রিয়াজাতকরণ) এবং
• ডেটা বিজ্ঞানী, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং ডেটাবেস প্রশাসকদের একটি পুনরাবৃত্তি করতে এবং মডেলগুলি দ্রুত পরীক্ষা করতে এবং সরাসরি বিশ্লেষণে ফলাফল প্রয়োগ করার জন্য একটি সাধারণ প্ল্যাটফর্ম।

এটি পড়ার জন্য সমস্ত অ-ডেটাবেস এবং এআই মডেল প্রশিক্ষণ বিশেষজ্ঞের জন্য, রদলজ এই তিনটি মূল উপাদানকে ভেঙে দিয়েছেন এবং ব্যাখ্যা করেছেন যে কীভাবে এআই ডাটাবেসটি বাস্তব ব্যবসায়ের মূল্যের সাথে সম্পর্কযুক্ত। তিনি বলেন, ডেটা প্রাপ্যতা এবং ডেটা ইনজেশন মূল বিষয়, কারণ রিয়েল-টাইম স্ট্রিমিং ডেটা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা ব্যবসায়িকদের এআই-চালিত অন্তর্দৃষ্টিগুলির উপর দ্রুত পদক্ষেপ নিতে দেয়।

"আমাদের একজন খুচরা গ্রাহক প্রতি পাঁচ মিনিটে স্টোরের মাধ্যমে বিক্রয়ের হারগুলি জানতে চেয়েছিলেন, " রাডালজ বলেছেন। "আমরা গত কয়েক ঘন্টা historicalতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এআই ব্যবহার করতে চেয়েছিলাম, তারা জায়টি পুনরায় পূরণ করতে পারে এবং সেই প্রক্রিয়াটি অপ্টিমাইজ করা উচিত But তবে সেই যন্ত্রটি চালিত ইনভেন্টরি পুনরায় প্রতিস্থাপনের জন্য প্রতি সেকেন্ডে 600০০-১০০০০ ক্যোয়ারী সমর্থন করতে হবে। আমাদের একটি এসকিউএল ডাটাবেস এবং একটি এআই ডাটাবেস, তাই আমরা সেই হারে ডেটা নিবিষ্ট করতে পারি Us সেই ব্যবসায়িক মিশনের সাথে সাক্ষাত করার ফলে এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন আসে যা আরও বেশি আরআইআই চালিত করে।"

বেকার একমত হয়েছিলেন যে এমএলকে প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন তাই এটি এআই ডেটাবেসের জন্য দ্রুত এটি আহার করা খুব গুরুত্বপূর্ণ। দ্বিতীয় ফ্যাক্টর, "ইন-মেমরি ডেটার সহ-স্থানীয়ত্ব" এর ধারণাটি আরও কিছুটা ব্যাখ্যা গ্রহণ করে। একটি ইন-মেমরি ডাটাবেস পৃথক ডিস্ক স্টোরেজের পরিবর্তে মূল মেমোরিতে ডেটা সঞ্চয় করে। বিশ্লেষণ এবং বিআই ডাটাবেসগুলিতে ক্যোয়ারীগুলি দ্রুত প্রক্রিয়া করার জন্য এটি কাজ করে। সহ-লোকালয়ে, রাদালজ ব্যাখ্যা করেছিলেন যে কিনেটিকা ​​স্টুডিও নোডের তুলনায় সিপিইউ এবং জিপিইউ কম্পিউট নোডগুলি আলাদা করে না।

ফলস্বরূপ, এআই ডাটাবেস সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণকে সমর্থন করে - যা মানব মস্তিষ্কের একাধিক উদ্দীপনা প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা নকল করে - এছাড়াও একটি স্কেলযোগ্য ডাটাবেস অবকাঠামো জুড়ে বিতরণ করা বাকি। এটি রডালজকে "ডেটা শিপিং" বলে ডাকে বা বিভিন্ন ডাটাবেসের উপাদানগুলির মধ্যে ডেটা পিছনে পিছনে প্রেরণ করার প্রয়োজনীয়তার ফলে বৃহত্তর হার্ডওয়্যার পায়ের ছাপকে বাধা দেয়।

"কিছু সমাধান আইবিএম সিম্ফনির মতো অর্কেস্ট্রেটারকে বিভিন্ন উপাদান জুড়ে কাজ করার সময়সূচী ব্যবহার করে যেখানে কিনেটিকা ​​সহ-ভিত্তিক সংস্থার বিরুদ্ধে ফাংশন শিপিংয়ের উপর জোর দেয়, ডেটা শিপিংকে কমিয়ে আনতে উন্নততর অপ্টিমাইজেশন সহ" রডালজ বলেছিলেন। "এই সহ-স্থানীয়তা উচ্চতর কর্মক্ষমতা এবং থ্রুপুটগুলিতে নিজেকে ndsণ দেয়, বিশেষত বড় ডেটা সেটগুলিতে অত্যন্ত একযোগে ভারী অনুসন্ধানের জন্য।"

প্রকৃত ডাটাবেস হার্ডওয়্যারের ক্ষেত্রে, কেনেটিকা ​​এনভিডিয়ায় অংশীদার, যার এআই জিপিইউগুলির প্রসারিত লাইনআপ রয়েছে এবং এটি ইন্টেলের সাথে সুযোগগুলি অন্বেষণ করছে। রাদলজ আরও বলেছে যে সংস্থাটি গুগলের টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউ) এর মতো উদীয়মান এআই হার্ডওয়্যার এবং ক্লাউড-ভিত্তিক অবকাঠামোয় নজর রাখছে।

শেষ পর্যন্ত, একটি ইউনিফাইড মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া ধারণা আছে। একটি এআই ডাটাবেস কেবল কার্যকর যদি দ্রুত ইনজেশন এবং প্রসেসিংয়ের সেই সুবিধাগুলি কোনও সংস্থার এমএল এবং গভীর শিক্ষার প্রচেষ্টার জন্য বৃহত্তর, ব্যবসায়িক ভিত্তিক লক্ষ্যগুলি সরবরাহ করে। রাদালজ কিনিটিকার এআই ডাটাবেসটিকে "মডেল পাইপলাইন প্ল্যাটফর্ম" হিসাবে উল্লেখ করে যা তথ্য বিজ্ঞান-চালিত মডেল হোস্টিং করে।

এটি আরও সঠিক এমএল মডেলগুলি বিকাশ করতে দ্রুত পরীক্ষার এবং পুনরাবৃত্তিকে itselfণ দেয়। এই বিষয়ে, বাকের বলেছেন যে, একীভূত উপায়ে সহযোগিতা করা সমস্ত ইঞ্জিনিয়ার এবং গবেষককে এমএল বা গভীর শিক্ষার মডেলকে প্রশিক্ষণের জন্য দ্রুত কাজ করতে সাহায্য করতে পারে যা কাজ করে, যা নিয়মিতভাবে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটির সমস্ত পদক্ষেপগুলি পুনরায় উদ্ভাবনের বিরোধিতা করে। রদলজ বলেছিলেন যে লক্ষ্যটি এমন একটি ওয়ার্কফ্লো তৈরি করা যাতে দ্রুত ব্যাচের অন্তর্ভুক্তি, স্ট্রিমিং এবং কোয়েরি মডেল ফলাফল উত্সাহ দেয় যা তাত্ক্ষণিকভাবে বিআইতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।

"ডেটা বিজ্ঞানী, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং ডাটাবেস প্রশাসকদের একটি একক প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যেখানে ডেটা সায়েন্স, সফ্টওয়্যার প্রোগ্রাম রাইটিং, এবং এসকিউএল ডেটা মডেল এবং কোয়েরিতে কাজ পরিষ্কারভাবে বর্ণনা করা যায়, " রাডালজ বলেছিলেন। "যখন লোকেরা একটি সাধারণ প্ল্যাটফর্ম হয় তখন বিভিন্ন ধরণের ডোমেইনে একসাথে আরও পরিষ্কারভাবে কাজ করে M এমএল চালানো এবং গভীর শিক্ষার চেয়ে প্রায়শই লক্ষ্য হ'ল আপনি বিশ্লেষণ বিশ্লেষণের সাথে একযোগে সেই - সহ-কার্যকর ও পরিবর্তনশীলগুলির ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে চান, এবং স্কোর করার মতো জিনিসগুলির জন্য বা দরকারী কিছু ভবিষ্যদ্বাণী করতে আউটপুট ব্যবহার করুন।"

হাইপ নাকি বাস্তবতা?

একটি এআই ডাটাবেসের নীচের লাইনের মান, অন্তত কিনিটিকা যেভাবে এটি সংজ্ঞায়িত করে তা গণনা এবং ডাটাবেস সংস্থানগুলি অনুকূল করে। এগুলি, পরিবর্তে, আপনাকে আরও ভাল এমএল এবং গভীর শেখার মডেল তৈরি করতে, তাদের আরও দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে প্রশিক্ষিত করতে এবং সেইসাথে আপনার ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে কীভাবে এআই প্রয়োগ করা হবে তার একটি লাইন বজায় রাখতে দেয়।

রদলজ একটি বহর পরিচালনা বা ট্রাকিং সংস্থার উদাহরণ দিয়েছিলেন। এই উদাহরণস্বরূপ, একটি এআই ডাটাবেস যানবাহনের বহর থেকে রিয়েল-টাইম তথ্যের বিশাল স্ট্রিমগুলি প্রক্রিয়া করতে পারে। তারপরে, সেই ভূ-স্থান সংক্রান্ত ডেটা মডেলিং করে এবং এটি বিশ্লেষণের সাথে সংমিশ্রণ করে ডাটাবেসগুলি গতিশীলভাবে ট্রাকে পুনরায় রুট করতে এবং রুটগুলি অনুকূল করতে পারে।

"দ্রুত সরবরাহ করা, প্রোটোটাইপ এবং পরীক্ষা করা সহজ '' মডেলিং 'শব্দটি এআই-তে প্রায় ছড়িয়ে পড়েছে, তবে এগুলি সমস্ত ভিন্ন পদ্ধতির মাধ্যমে সাইক্লিং সম্পর্কিত about আরও বেশি ডেটা, আরও বার বার চালানো, পরীক্ষা করা, তুলনা করা, এবং সেরা মডেল নিয়ে আসছি, "রাদালজ বলেছিলেন। "নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে জীবন দেওয়া হয়েছে কারণ আগের চেয়ে আরও বেশি ডেটা রয়েছে And এবং আমরা এর মাধ্যমে গণনা করতে সক্ষম হতে শিখছি""

শেষ পর্যন্ত, কিনেটিকার সহ-অবস্থিত ডাটাবেস এবং মডেল পাইপলাইন প্ল্যাটফর্মটি এমন একটি স্থানের মধ্যে একটি পদ্ধতির যা আপনি কাকে জিজ্ঞাসা করে তার উপর নির্ভর করে প্রচুর বিভিন্ন জিনিস বোঝাতে পারে। বাকের বলেছিলেন যে বাজারে এখনও বিকশিত এবং পরীক্ষামূলকভাবে ক্রেতার পক্ষে চ্যালেঞ্জ হ'ল একটি এআই ডাটাবেস বিক্রেতার পিচ কী করছে তা ঠিক খুঁজে বের করা।

"একটি ব্যবসায়িক ধারণা হিসাবে, গভীর শিক্ষা, এমএল এবং এগুলি সবই একটি কঠিন ধারণা we're আমরা যা কাজ করছি তা হ'ল সমাধানযোগ্য, এমনকী আমরা এখনও এগুলি সমাধান না করলেও সমাধানযোগ্য, " বাকের বলেছিলেন। "এটি একটি পরিণত স্থান হিসাবে বলা উচিত নয় কারণ এটি অবশ্যই নেই। আমি 'ক্রেতা সাবধান' বলব কারণ এমএল হিসাবে তৈরি কিছু হতে পারে বা নাও হতে পারে। এটি কেবল উদ্যানের বিভিন্ন উন্নত বিশ্লেষণ হতে পারে।"

এআই এর ডাটাবেসগুলি এখনই সমস্ত হাইপ কিনা বা ব্যবসা যেখানে চলছে তার জন্য তারা কোনও গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতার প্রতিনিধিত্ব করে কিনা তা সম্পর্কে, বাকের বলেছিলেন যে এটি উভয়ই কিছুটা। তিনি বলেছিলেন যে বিপণন শব্দ হিসাবে বিগ ডেটা এখন পক্ষে নেই। বেকার বলেছিলেন যে উন্নত, ডেটা-চালিত বিশ্লেষণ এবং সত্য এমএল এবং গভীর শেখার অ্যালগরিদমের মধ্যে এখন বাজারের কিছু সংঘাত রয়েছে। নির্বিশেষে, আপনি এমএল মডেলিংয়ের জন্য কোনও ডাটাবেসের কথা বলছেন বা পপ সংস্কৃতি দ্বারা স্ব-সচেতন এআইরা যে স্বপ্ন দেখেছিলেন, সেগুলি শুরু হয় এবং ডেটা দিয়ে শেষ হয়।

"সময় শেষ না হওয়া অবধি ব্যবসায়ের ক্ষেত্রে ডেটা ব্যবহার করা হবে; এটি কেবল ব্যবসা করার কেন্দ্রে, " বাকের বলেছিলেন। "আপনি যখন বিজ্ঞান কথাসাহিত্যের দিক দিয়ে কথা বলছেন, এআই একটি স্ব-উপলব্ধি বুদ্ধি। এটি যখন আপনি বিশ্বব্যাপী একাকীত্ব এবং রোবটগুলির বিষয়ে কথা বলতে শুরু করেন that তা ঘটে কিনা, আমি জানি না I'll আমি চলে যাব I'll এটি স্টিফেন হকিংয়ের কাছে।"