Dữ liệu trực tuyến - chìa khóa để phát triển AI thông minh hơn

- Dữ liệu trực tuyến (data streaming) đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin thời gian thực cho AI, giúp công nghệ trở nên thích ứng và phản ứng nhanh hơn.
- Truyền thống, AI dựa vào các tập dữ liệu tĩnh lớn. Tuy nhiên, phương pháp này có những hạn chế vì không tính đến những thay đổi đột ngột.
- Dữ liệu trực tuyến hoạt động như một giao thức phát trực tiếp dữ liệu liên tục, cung cấp thông tin thời gian thực giữa các mô hình AI và tác nhân AI.
- Các pipeline dữ liệu trực tuyến đóng vai trò như cầu nối giữa thế giới thực và hệ thống AI, liên tục lọc, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu.
- Xử lý thời gian thực mang lại nhiều lợi ích cho AI như phát hiện gian lận trong lĩnh vực tài chính. Từ năm 2021 đến 2022, mức tổn thất trung bình của nạn nhân lừa đảo tăng gấp đôi. Năm 2022, người tiêu dùng Mỹ mất khoảng 300 tỷ USD vì tin nhắn lừa đảo.
- Dữ liệu trực tuyến đặc biệt có lợi cho deep learning và machine learning. Các thuật toán deep learning cần lượng dữ liệu khổng lồ để học và cải thiện. Dữ liệu trực tuyến cung cấp luồng thông tin mới liên tục, cho phép các mô hình deep learning liên tục tinh chỉnh khả năng ra quyết định.
- Các thuật toán machine learning học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán. Dữ liệu trực tuyến đảm bảo các thuật toán này liên tục tiếp xúc với thông tin mới, giúp chúng thích ứng với dự đoán và trở nên chính xác hơn theo thời gian.
- Ứng dụng của dữ liệu trực tuyến trong AI rất rộng lớn và không ngừng phát triển như: trải nghiệm cá nhân hóa, bảo trì dự đoán, quản lý giao thông, bảo mật mạng.
- Theo nghiên cứu của Epoch, các công ty AI có thể hết dữ liệu ngay từ năm 2026. Các công ty như Streamr đang giúp đảm bảo dữ liệu tiếp tục chảy bằng cách kết nối các hệ thống AI với các luồng dữ liệu thời gian thực mở và trả phí để truy cập.

📌Data streaming là nhiên liệu sẽ thúc đẩy sự phát triển của thế hệ hệ thống thông minh tiếp theo. Với khả năng xử lý và phân tích luồng dữ liệu thời gian thực, AI sẽ tích hợp liền mạch vào cuộc sống, giải quyết vấn đề và tạo ra cơ hội mới mà chúng ta mới chỉ bắt đầu tưởng tượng. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy các công ty AI có thể hết dữ liệu ngay từ năm 2026, đòi hỏi các giải pháp như kết nối với các luồng dữ liệu mở và trả phí để truy cập.

https://crypto.news/why-streaming-data-is-the-key-to-smarter-ai/