大資料和人工智慧的關係，首先要說什麼是大資料。這些年來，大資料先是被神化，繼而又被妖魔化，到了今天，其實誰也不知道別人所謂的大資料指的是什麼。但為了說清楚大資料和人工智慧的關係，我們還是回歸大資料的本質：海量的、多維度、多形式的資料。
人工智慧
任何智慧型的發展，其實都需要乙個學習的過程。而近期人工智慧之所以能取得突飛猛進的進展，不能不說是因為這些年來大資料長足發展的結果。正是由於各類感應器和資料採集技術的發展，我們開始擁有以往難以想象的的海量資料，同時，也開始在某一領域擁有深度的、細緻的資料。而這些，都是訓練某一領域「智慧型」的前提。
人工智慧
大資料和人工智慧到底是什麼關係？
如果我們把人工智慧看成乙個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。
與以前的眾多資料分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設資料之間的線性關係），而是完全利用輸入的資料自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練資料而擁有自優化的能力。
大資料是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長!大資料學習群：868847735 一起討論進步學習
大資料但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的資料，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量資料、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。
這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於網際網路對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。
技能圖
如何學習人工智慧
從基礎的資料分析 線性代數及矩陣等等入門，只有打好了基礎，後面才好學，不能沒有邏輯的看一塊學一塊。python具有豐富和強大的庫，能夠把用其他語言製作的各種模組 尤其是c c 很輕鬆地聯結在一起。比如3d遊戲中的圖形渲染模組，效能要求特別高，就可以用c c 重寫，而後封裝為python可以呼叫的擴充...
如何學習人工智慧？
1.人工智慧，涉及的範圍廣。當我們在網上搜尋資料學習時很容易走彎路，陷入漩渦迷失自己。所以第一步要確立學習路徑。2.認真學習。勤加練習，多做筆記，與人分享學習成果和心得。學習的道路是枯燥和漫長的，若不給自己找點樂子，又怎麼堅持的下去呢？3.和小夥伴溝通，一起做出一些案例，和專案。網上有些付費的課程其...
人工智慧與大資料
現在，沒有什麼流行詞比大資料和人工智慧更常見了。無數的分析家向我們保證，將從根本上重塑我們的日常生活。事實上，對於圍繞人工智慧和大資料的所有討論，很少有人提到這兩種新興技術的融合，尤其是在解釋人工智慧為什麼迫切需要大資料以取得成功的時候。這是人工智慧和大資料操作之間的秘密聯絡，以及這兩種新興趨勢將如...