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人工智能與大數(shù)據(jù)之間有著怎樣的關(guān)系？

時(shí)間：2023-05-01 09:50:01

關(guān)鍵字：人工智能大數(shù)據(jù)

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[導(dǎo)讀]人工智能和大數(shù)據(jù)都是當(dāng)前的熱門技術(shù)，人工智能的發(fā)展要早于大數(shù)據(jù)，人工智能在20世紀(jì)50年代就已經(jīng)開始發(fā)展，而大數(shù)據(jù)的概念直到2010年附近才形成。從百度指數(shù)的數(shù)據(jù)可以看出，人工智能受到國(guó)人關(guān)注要遠(yuǎn)早于大數(shù)據(jù)，且受到長(zhǎng)期、廣泛的關(guān)注，在近兩年再次被推向頂峰。人工智能的影響力要大于大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)關(guān)注度從2013年開始得到較多關(guān)注，2017年4月達(dá)到頂峰。

人工智能和大數(shù)據(jù)都是當(dāng)前的熱門技術(shù)，人工智能的發(fā)展要早于大數(shù)據(jù)，人工智能在20世紀(jì)50年代就已經(jīng)開始發(fā)展，而大數(shù)據(jù)的概念直到2010年附近才形成。從百度指數(shù)的數(shù)據(jù)可以看出，人工智能受到國(guó)人關(guān)注要遠(yuǎn)早于大數(shù)據(jù)，且受到長(zhǎng)期、廣泛的關(guān)注，在近兩年再次被推向頂峰。人工智能的影響力要大于大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)關(guān)注度從2013年開始得到較多關(guān)注，2017年4月達(dá)到頂峰。

人工智能和大數(shù)據(jù)是緊密相關(guān)的兩種技術(shù)，二者既有聯(lián)系，又有區(qū)別。

1.人工智能與大數(shù)據(jù)的聯(lián)系

一方面，人工智能需要數(shù)據(jù)來建立其智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)圖像識(shí)別應(yīng)用程序可以查看數(shù)以萬計(jì)的飛機(jī)圖像，以了解飛機(jī)的構(gòu)成，以便將來能夠識(shí)別出它們。人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多，其獲得的結(jié)果就越準(zhǔn)確。在過去，人工智能由于處理器速度慢、數(shù)據(jù)量小而不能很好地工作。今天，大數(shù)據(jù)為人工智能提供了海量的數(shù)據(jù)，使得人工智能技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，甚至可以說，沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能。

另一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)為人工智能提供了強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力。在過去，人工智能算法都是依賴于單機(jī)的存儲(chǔ)和單機(jī)的算法，而在大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的單機(jī)存儲(chǔ)和單機(jī)算法都已經(jīng)無能為力，建立在集群技術(shù)之上的大數(shù)據(jù)技術(shù)(主要是分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算)，可以為人工智能提供強(qiáng)大的存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力。

2.人工智能與大數(shù)據(jù)的區(qū)別

人工智能與大數(shù)據(jù)也存在著明顯的區(qū)別，人工智能是一種計(jì)算形式，它允許機(jī)器執(zhí)行認(rèn)知功能，例如對(duì)輸入起作用或作出反應(yīng)，類似于人類的做法，而大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)計(jì)算，它不會(huì)根據(jù)結(jié)果采取行動(dòng)，只是尋找結(jié)果。

另外，二者要達(dá)成的目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的手段不同。大數(shù)據(jù)主要目的是通過數(shù)據(jù)的對(duì)比分析來掌握和推演出更優(yōu)的方案。就拿視頻推送為例，我們之所以會(huì)接收到不同的推送內(nèi)容，便是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)根據(jù)我們?nèi)粘Ｓ^看的內(nèi)容，綜合考慮了我們的觀看習(xí)慣和日常的觀看內(nèi)容;推斷出哪些內(nèi)容更可能讓我們會(huì)有同樣的感覺，并向?qū)⑵渫扑徒o我們。而人工智能的開發(fā)，則是為了輔助和代替我們更快、更好地完成某些任務(wù)或進(jìn)行某些決定。不管是汽車自動(dòng)駕駛、自我軟件調(diào)整亦或者是醫(yī)學(xué)樣本檢查工作，人工智能都是在人類之前完成相同的任務(wù)，但區(qū)別就在于其速度更快、錯(cuò)誤更少，它能通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，掌握我們?nèi)粘＿M(jìn)行的重復(fù)性的事項(xiàng)，并以其計(jì)算機(jī)的處理優(yōu)勢(shì)來高效的達(dá)成目標(biāo)。

大數(shù)據(jù)最近都被“神化”，還有一些人將它“妖魔化”了，搞得我好像也不知道大數(shù)據(jù)是什么了······

01什么是數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)(data)是事實(shí)或觀察的結(jié)果，是對(duì)客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經(jīng)加工的原始素材?！獊碜园俣劝倏?

大數(shù)據(jù)：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)：海量的、多維度、多形式的數(shù)據(jù)。

02什么是人工智能?

人工智能(AI)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的理論、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。

計(jì)算智能：遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。感知智能：像小度音箱這樣能聽懂，然后做出判斷，并執(zhí)行。認(rèn)知智能：像無人駕駛計(jì)算，行走機(jī)器人。

03大數(shù)據(jù)與人工智能

簡(jiǎn)單來說，大數(shù)據(jù)和人工智能，就像燃料和發(fā)動(dòng)機(jī)，或者說是一對(duì)夫妻。誰也離不開誰。

人工智能就像發(fā)動(dòng)機(jī)離開了燃料，它就不能運(yùn)作，為機(jī)器提供動(dòng)力。燃料離開發(fā)動(dòng)機(jī)，它也變得沒有什么價(jià)值了。

04算法讓大量的數(shù)據(jù)有了價(jià)值。

人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。這一算法特點(diǎn)決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

“深度學(xué)習(xí)”“增強(qiáng)學(xué)習(xí)”“機(jī)器學(xué)習(xí)”等技術(shù)的發(fā)展都推動(dòng)著人工智能的進(jìn)步。

以計(jì)算視覺為例，作為一個(gè)數(shù)據(jù)復(fù)雜的領(lǐng)域傳統(tǒng)的淺層算法識(shí)別準(zhǔn)確率并不高。

自深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)以后，基于尋找合適特征來讓機(jī)器識(shí)別物體幾乎代表了計(jì)算機(jī)視覺的全部圖像識(shí)別精準(zhǔn)度從70%+提升到95%。

由此可見，人工智能的快速演進(jìn)，不僅需要理論研究，還需要大量的數(shù)據(jù)作為支撐。

05人工智能推進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用深化

在行業(yè)中，人工智能與大數(shù)據(jù)密不可分。大數(shù)據(jù)的許多應(yīng)用可以歸因于人工智能。

隨著人工智能的快速應(yīng)用和普及，大數(shù)據(jù)不斷積累，深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法不斷優(yōu)化。

數(shù)據(jù)技術(shù)將與人工智能技術(shù)更緊密地結(jié)合在一起，它將具有理解、分析、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和對(duì)數(shù)據(jù)做出決策的能力，從而能夠從數(shù)據(jù)中獲得更準(zhǔn)確、更深入的知識(shí)，挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，并產(chǎn)生新的知識(shí)。

人工智能和大數(shù)據(jù)有什么相似之處和不同之處?它們有什么共同點(diǎn)嗎?它們是否相似?能進(jìn)行有效的比較嗎?

有人認(rèn)為將人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合在一起是一個(gè)很自然的錯(cuò)誤，其部分原因是兩者實(shí)際上是一致的。

但它們是完成相同任務(wù)的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定義。很多人并不知道這些。

人工智能與大數(shù)據(jù)一個(gè)主要的區(qū)別是大數(shù)據(jù)是需要在數(shù)據(jù)變得有用之前進(jìn)行清理、結(jié)構(gòu)化和集成的原始輸入，而人工智能則是輸出，即處理數(shù)據(jù)產(chǎn)生的智能。

這使得兩者有著本質(zhì)上的不同。

人工智能是一種計(jì)算形式，它允許機(jī)器執(zhí)行認(rèn)知功能，例如對(duì)輸入起作用或作出反應(yīng)，類似于人類的做法。

傳統(tǒng)的計(jì)算應(yīng)用程序也會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)做出反應(yīng)，但反應(yīng)和響應(yīng)都必須采用人工編碼。如果出現(xiàn)任何類型的差錯(cuò)，就像意外的結(jié)果一樣，應(yīng)用程序無法做出反應(yīng)。

而人工智能系統(tǒng)不斷改變它們的行為，以適應(yīng)調(diào)查結(jié)果的變化并修改它們的反應(yīng)。

支持人工智能的機(jī)器旨在分析和解釋數(shù)據(jù)，然后根據(jù)這些解釋解決問題。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)一次如何對(duì)某個(gè)結(jié)果采取行動(dòng)或做出反應(yīng)，并在未來知道采取相同的行動(dòng)。

大數(shù)據(jù)是一種傳統(tǒng)計(jì)算。

它不會(huì)根據(jù)結(jié)果采取行動(dòng)，而只是尋找結(jié)果。它定義了非常大的數(shù)據(jù)集，但也可以是極其多樣的數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)集中，可以存在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中的事務(wù)數(shù)據(jù)，以及結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如圖像、電子郵件數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。

它們?cè)谑褂蒙弦灿胁町悺?

大數(shù)據(jù)主要是為了獲得洞察力，例如Netflix網(wǎng)站可以根據(jù)人們觀看的內(nèi)容了解電影或電視節(jié)目，并向觀眾推薦哪些內(nèi)容。

因?yàn)樗紤]了客戶的習(xí)慣以及他們喜歡的內(nèi)容，推斷出客戶可能會(huì)有同樣的感覺。

人工智能是關(guān)于決策和學(xué)習(xí)做出更好的決定。無論是自我調(diào)整軟件、自動(dòng)駕駛汽車還是檢查醫(yī)學(xué)樣本，人工智能都會(huì)在人類之前完成相同的任務(wù)，但速度更快，錯(cuò)誤更少。

雖然它們有很大的區(qū)別，但人工智能和大數(shù)據(jù)仍然能夠很好地協(xié)同工作。

這是因?yàn)槿斯ぶ悄苄枰獢?shù)據(jù)來建立其智能，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)圖像識(shí)別應(yīng)用程序可以查看數(shù)以萬計(jì)的飛機(jī)圖像，以了解飛機(jī)的構(gòu)成，以便將來能夠識(shí)別出它們。

人工智能實(shí)現(xiàn)最大的飛躍是大規(guī)模并行處理器的出現(xiàn)，特別是GPU，它是具有數(shù)千個(gè)內(nèi)核的大規(guī)模并行處理單元，而不是CPU中的幾十個(gè)并行處理單元。這大大加快了現(xiàn)有的人工智能算法的速度，現(xiàn)在已經(jīng)使它們可行。

大數(shù)據(jù)可以采用這些處理器，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)如何重現(xiàn)某種行為，包括收集數(shù)據(jù)以加速機(jī)器。人工智能不會(huì)像人類那樣推斷出結(jié)論。它通過試驗(yàn)和錯(cuò)誤學(xué)習(xí)，這需要大量的數(shù)據(jù)來教授和培訓(xùn)人工智能。

人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多，其獲得的結(jié)果就越準(zhǔn)確。在過去，人工智能由于處理器速度慢、數(shù)據(jù)量小而不能很好地工作。

也沒有像當(dāng)今先進(jìn)的傳感器，并且當(dāng)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)還沒有廣泛使用，所以很難提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。人們擁有所需要的一切：快速的處理器、輸入設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)和大量的數(shù)據(jù)集。毫無疑問，沒有大數(shù)據(jù)就沒有人工智能。

最后總結(jié)而言：人工智能是總概念，機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)都是實(shí)現(xiàn)的人工智能這個(gè)概念的重要途徑，大數(shù)據(jù)是重要的推動(dòng)力

首先，從技術(shù)體系結(jié)構(gòu)上來看，云計(jì)算可以看成是人工智能的一個(gè)基礎(chǔ)，可以為人工智能提供算力支撐，基于云計(jì)算也可以搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，從而為人工智能提供數(shù)據(jù)支撐，最終借助于人工智能技術(shù)來完成一系列的業(yè)務(wù)處理。

云計(jì)算是一個(gè)技術(shù)體系，同時(shí)云計(jì)算也是一個(gè)技術(shù)生態(tài)，隨著云計(jì)算逐漸開始向智能云方向發(fā)展，云計(jì)算與人工智能的結(jié)合也是一個(gè)必然的發(fā)展趨勢(shì)。借助于云計(jì)算的交付能力，人工智能與行業(yè)場(chǎng)景的結(jié)合也會(huì)越來越緊密，這對(duì)于推動(dòng)人工智能技術(shù)的落地應(yīng)用有非常重要的意義。

云計(jì)算技術(shù)是圍繞服務(wù)展開的，云計(jì)算的服務(wù)根據(jù)用戶的需要被分成了IaaS、PaaS和SaaS三大層次，當(dāng)前云計(jì)算的服務(wù)也逐漸從早期的IaaS向PaaS和SaaS覆蓋，這個(gè)過程中必然會(huì)要求云計(jì)算逐漸細(xì)化服務(wù)的粒度，因此基于PaaS和SaaS也就衍生出了大量新的服務(wù)概念，比如數(shù)據(jù)服務(wù)、智能服務(wù)等等，由于智能服務(wù)的類型非常多，所以這也為云計(jì)算打開了一個(gè)新的價(jià)值空間。

云計(jì)算的場(chǎng)景適應(yīng)能力非常強(qiáng)，企業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之路往往也是從上云開始的，所以在云計(jì)算的推動(dòng)下，人工智能技術(shù)更容易與行業(yè)場(chǎng)景相結(jié)合，比如當(dāng)前基于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理的智能云服務(wù)，已經(jīng)開始逐漸在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用。對(duì)于技術(shù)研發(fā)人員來說，借助于云計(jì)算所提供的各種基礎(chǔ)服務(wù)，會(huì)在很大程度上降低人工智能技術(shù)的研發(fā)和場(chǎng)景應(yīng)用難度。

我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。

大數(shù)據(jù)和人工智能有什么關(guān)系?大數(shù)據(jù)和人工智能關(guān)注點(diǎn)不同，但有密切聯(lián)系。人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為思考和決策的基礎(chǔ);大數(shù)據(jù)需要人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)價(jià)值化操作。在大數(shù)據(jù)價(jià)值的兩個(gè)主要體現(xiàn)當(dāng)中，數(shù)據(jù)應(yīng)用主要渠道之一就是人工智能產(chǎn)品，為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運(yùn)行的效果就會(huì)越好，智能體通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”和“驗(yàn)證”，保障運(yùn)行可靠性和穩(wěn)定性。

一、什么是大數(shù)據(jù)?

大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)和信息系統(tǒng)發(fā)展的綜合結(jié)果，物聯(lián)網(wǎng)影響最大，大數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然結(jié)果。大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲(chǔ)、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等。大數(shù)據(jù)價(jià)值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，比如大數(shù)據(jù)場(chǎng)景分析等。

二、什么是人工智能?

人工智能是典型的交叉學(xué)科，研究的內(nèi)容集中在機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)推理和知識(shí)表示等六大方向，目前機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，人工智能的核心在于思考和決策，進(jìn)行合理的思考和合理的行動(dòng)是目前人工智能研究的主流方向。

三、大數(shù)據(jù)和人工智能有什么關(guān)系?

把人工智能比喻成嗷嗷待哺擁潛力的嬰兒，某一領(lǐng)域?qū)I(yè)的海量數(shù)據(jù)就是喂養(yǎng)嬰兒的奶粉。奶粉數(shù)量質(zhì)量決定了嬰兒是否能長(zhǎng)大，而奶粉質(zhì)量則決定了嬰兒后續(xù)的智力發(fā)育水平。人工智能有了大數(shù)據(jù)，一個(gè)機(jī)器人能給我們看病。只要把自己的癥狀告訴機(jī)器人，然后機(jī)器人會(huì)從“數(shù)據(jù)庫(kù)”中找到相同或相似的病情，并給出建議去某項(xiàng)檢查。如果沒有大數(shù)據(jù)機(jī)器人只能是一個(gè)有電的鐵疙瘩。

人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)發(fā)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無多余的假設(shè)前提，而完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。決定了它是更為靈活的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自優(yōu)化的能力。

人工智能和大數(shù)據(jù)的關(guān)系是非常緊密的，實(shí)際上大數(shù)據(jù)的發(fā)展在很大程度上推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展，因?yàn)閿?shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的三大基礎(chǔ)之一。從當(dāng)前人工智能的技術(shù)體系結(jié)構(gòu)來看，當(dāng)前的人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)的依賴程度非常高，沒有數(shù)據(jù)就沒有智能。要想理解人工智能和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行描述，一方面機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的重要組成部分，另一方面機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，所以機(jī)器學(xué)習(xí)可以看成是人工智能和大數(shù)據(jù)之間的橋梁。

大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展還需要兩個(gè)重要的基礎(chǔ)，分別是物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)不僅為大數(shù)據(jù)提供了主要的數(shù)據(jù)來源渠道，同時(shí)也為人工智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用提供了場(chǎng)景支撐，而云計(jì)算則為大數(shù)據(jù)和人工智能提供了算力支撐。從事大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的研發(fā)需要掌握一定的物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算知識(shí)。

一、什么是大數(shù)據(jù)?

二、什么是人工智能?

三、大數(shù)據(jù)和人工智能有什么關(guān)系?

近幾年，人工智能技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用已隨處可見。生產(chǎn)制造業(yè)中，自動(dòng)視覺檢測(cè)、機(jī)器參數(shù)調(diào)整、產(chǎn)量?jī)?yōu)化、維護(hù)預(yù)測(cè)等技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了生產(chǎn)效率;服務(wù)型機(jī)器人深入翻譯、會(huì)計(jì)、客服等領(lǐng)域，服務(wù)業(yè)正在發(fā)生重要變革;此外，金融、醫(yī)療等領(lǐng)域，也因人工智能技術(shù)的加入而更加繁榮。

目前，人工智能發(fā)展所取得的大部分成就都和大數(shù)據(jù)密切相關(guān)。通過數(shù)據(jù)采集、處理、分析，從各行各業(yè)的海量數(shù)據(jù)中，獲得有價(jià)值的洞察，為更高級(jí)的算法提供素材。騰訊CEO馬化騰曾表示，有AI的地方都必須涉及大數(shù)據(jù)，這毫無疑問是未來的方向。李開復(fù)也曾在演講中談到“人工智能即將成為遠(yuǎn)大于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)，而大數(shù)據(jù)一體化將是通往這個(gè)未來的必要條件”。本文將為大家科普一下大數(shù)據(jù)與人工智能之間到底有何關(guān)系。

大數(shù)據(jù)與人工智能

大數(shù)據(jù)和人工智能被數(shù)據(jù)科學(xué)家或其他大公司視為兩個(gè)機(jī)械巨人。許多公司認(rèn)為人工智能將給他們的公司數(shù)據(jù)帶來革命。機(jī)器學(xué)習(xí)被認(rèn)為是人工智能的高級(jí)版本，通過它，各種機(jī)器可以發(fā)送或接收數(shù)據(jù)，并通過分析數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)新的概念。大數(shù)據(jù)幫助組織分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并從中得出有意義的見解。

大數(shù)據(jù)如何助力人工智能

眾所周知，人工智能將減少人類的整體干預(yù)和工作，所以人們認(rèn)為人工智能具有所有的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，并將創(chuàng)造機(jī)器人來接管人類的工作。人工智能的擴(kuò)張會(huì)降低人的作用，大數(shù)據(jù)的介入是變革的關(guān)鍵。因?yàn)闄C(jī)器可以根據(jù)事實(shí)做出決定，但不能涉及情感互動(dòng)，但是數(shù)據(jù)科學(xué)家可以基于大數(shù)據(jù)將情商囊括進(jìn)來，讓機(jī)器以正確的方式做出正確的決定。

比如，對(duì)于任何一個(gè)醫(yī)藥公司的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，他不僅要分析客戶的需求，還要遵守該地區(qū)特定市場(chǎng)的規(guī)章制度，調(diào)整藥物成分為該市場(chǎng)提供最佳選擇，機(jī)器學(xué)習(xí)不太可能完成這種任務(wù)。

所以很明顯，人工智能和大數(shù)據(jù)的融合不僅僅是人才和學(xué)習(xí)同時(shí)進(jìn)行，還為任何一個(gè)新的品牌和公司帶來很多新的概念和選擇。人工智能和大數(shù)據(jù)的結(jié)合可以幫助公司以最好的方式了解客戶的興趣。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，公司可以在最短的時(shí)間內(nèi)識(shí)別客戶的興趣。

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)一起使用

有幾種人工智能技術(shù)可與大數(shù)據(jù)一起使用，以下是其中的幾種：

1. 異常檢測(cè)

對(duì)于任何數(shù)據(jù)集，可以使用大數(shù)據(jù)分析來檢測(cè)異常。這里的故障檢測(cè)、傳感器網(wǎng)絡(luò)、生態(tài)系統(tǒng)分配系統(tǒng)的健康狀況都可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)來檢測(cè)。

2. 貝葉斯定理

貝葉斯定理是指根據(jù)已知條件推斷事件發(fā)生的概率。甚至任何事件的未來也可以在之前事件的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)。對(duì)于大數(shù)據(jù)分析，這個(gè)定理是最有用的，它可以使用過去或歷史數(shù)據(jù)模式計(jì)算客戶對(duì)產(chǎn)品感興趣的可能性。

3. 模式識(shí)別

模式識(shí)別是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，用于識(shí)別一定數(shù)量數(shù)據(jù)中的模式。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的幫助下，這些模式可以被識(shí)別出來，被稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)。

4. 圖論

圖論建立在圖形研究的基礎(chǔ)上，圖形研究中會(huì)使用到各種頂點(diǎn)和邊。通過節(jié)點(diǎn)關(guān)系，可以識(shí)別數(shù)據(jù)模式和關(guān)系。該模式對(duì)大數(shù)據(jù)分析人員進(jìn)行模式識(shí)別有一定的幫助。這項(xiàng)研究對(duì)任何企業(yè)都很重要且有用。

總結(jié)

可以說，人工智能和大數(shù)據(jù)是公司廣泛使用的兩種新興技術(shù)。甚至這些技術(shù)也被他們用來以一種有組織和更智能的方式提供更好的客戶體驗(yàn)。這些技術(shù)可以結(jié)合在一起，為客戶提供無縫的體驗(yàn)。

某種意義上，人工智能為這個(gè)時(shí)代的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了一種新的能量。人工智能的飛速發(fā)展，背后離不開大數(shù)據(jù)的支持。而在大數(shù)據(jù)的發(fā)展過程中，人工智能的加入也使得更多類型、更大體量的數(shù)據(jù)能夠得到迅速的處理與分析。

大數(shù)據(jù)和人工智能是兩種令人驚嘆的現(xiàn)代技術(shù)，為機(jī)器學(xué)習(xí)注入動(dòng)能，不斷重復(fù)和更新數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)借助人類的干預(yù)和遞歸實(shí)驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化。本文將講解如何通過人工智能和大數(shù)據(jù)解決與數(shù)據(jù)相關(guān)的所有可能問題。

01大數(shù)據(jù)與人工智能

例如，我們考慮這樣的情景：一個(gè)皮革服裝制造商將其服裝出口到歐洲，通過從市場(chǎng)上收集數(shù)據(jù)并通過各種算法進(jìn)行分析，商家可以識(shí)別客戶的行為和興趣，再根據(jù)客戶的興趣提供服裝。在這里，算法可以幫助我們洞察市場(chǎng)并找到準(zhǔn)確信息。

02大數(shù)據(jù)如何助力人工智能

03大數(shù)據(jù)如何助力全球多元化?

隨著市場(chǎng)上新技術(shù)和新工具的不斷推出，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具的成本也在顯著降低。

由于價(jià)格下降，越來越多的公司將采用這種技術(shù)。即使在不同文化、語言、宗教的地區(qū)，技術(shù)和工具都同樣受歡迎。同時(shí)，供應(yīng)商必須根據(jù)客戶的需求為市場(chǎng)提供等價(jià)的解決方案。

大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具將幫助公司根據(jù)客戶的地區(qū)和語言提供相關(guān)解決方案，同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)將幫助他們?yōu)楣咎峁┎挥绊懣蛻羟榫w的解決方案。就像任何以女性為導(dǎo)向的產(chǎn)品一樣，不過在斯里蘭卡和伊朗市場(chǎng)的產(chǎn)品營(yíng)銷方式將完全不同，因?yàn)檫@兩個(gè)地區(qū)的女性情緒可能完全不一樣。

04大數(shù)據(jù)和人工智能提升市場(chǎng)分析洞察力

目前，大數(shù)據(jù)和人工智能市場(chǎng)還處于起步階段，服務(wù)提供商還不知道客戶具體在哪里，他們的需求是什么。隨著時(shí)間的推移，他們將實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的客戶需求，并計(jì)劃相應(yīng)的報(bào)價(jià)和產(chǎn)品功能。隨著時(shí)間的推移，組織將認(rèn)識(shí)到他們客戶的確切需求是什么，甚至基于人工智能的解決方案也可能需要進(jìn)行巨大的變化，因?yàn)榭蛻舻男枨罂赡軙?huì)有所不同。

05人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)一起使用

有幾種人工智能技術(shù)可與大數(shù)據(jù)一起使用，以下是其中的幾種：

1.異常檢測(cè)

2.貝葉斯定理

3.模式識(shí)別

4.圖論

人工智能和大數(shù)據(jù)兩者有什么聯(lián)系.中琛魔方大數(shù)據(jù)平臺(tái)(www.zcmorefun.com)表示人工智能和大數(shù)據(jù)是公司廣泛使用的兩種新興技術(shù)。甚至這些技術(shù)也被他們用來以一種有組織和更智能的方式提供更好的客戶體驗(yàn)。這些技術(shù)可以結(jié)合在一起，為客戶提供無縫的體驗(yàn)。