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何主導21世紀。
沒有大資料就不能擁有智慧型機器
在開始描述人工智慧和大資料如何一起工作之前，先來介紹一下基礎知識，並詳細描述每乙個術語的含義。在當今世界，人工智慧和機器學習本質上是同步的，這兩個術語實際上都是指智慧型機器，它們可以隨著時間的推移而學習，只要它們能夠訪問大量的資料，收集有用的知識。大資料分析指的是任何依靠利用計算機來處理大量資訊的操作，特別是當涉及到分析全行業資料以從中得出有用的結論時。
上面已經介紹了基礎知識，接下來就解釋這兩種技術之間存在的相互關係。如果你對人工智慧有所了解，那麼應該清楚的是，這些智慧型機器需要大量的資料才能有效;如果沒有強大的資料基礎，人工智慧就不可能存在，這就是為什麼今天那些率先開發它的公司將數百萬投入到他們的資料操作中，以促進未來的突破。
如今的領先企業，無論是科技巨頭還是傳統企業，都認為人工智慧具有不可思議的破壞性，這是有充分理由的。最近，有88%的受訪高管表示，他們希望ai在未來幾年對他們的行業產生嚴重的顛覆性影響，例如，說明全國各地和世界各地的商界領袖都開始關注機器學習解決方案，這是他們應該得到的關注。然而，在這場人工智慧革命能夠顛覆我們如何全面開展業務之前，它需要一場大資料革命來為它的到來鋪平道路。
越來越多的人越來越容易看到大資料是趨勢，而不是相反。簡單地說，如果這些智慧型機器不能依靠資料分析操作來獲取大量的資訊，他們就不可能希望在很長一段時間內提高自己，這本質上是基於ai的業務解決方案的最大賣點。如果你想為即將到來的人工智慧革命做好準備，那麼，你至少需要花費大量的時間在乙個大資料池上，就像你在機器學習解決方案上所做的那樣。
現在的人類正在產生令人驚訝的資料
為了讓事情更有意義，讓我們來看看人類在其(相對短暫的)存在中創造了多少資料。數個世紀以來，人類產生的資料相對較少，大多數資訊都寫在易碎的書裡，或者刻在石頭表面上。隨著計算機時代的誕生，一切都變了。現在，人類的資料量是全球每年的兩倍。例如，美國科學家聲稱，人類在2023年就產生了和它每年一樣多的新資料。
隨著這一令人驚嘆的資料革命正在進行，很容易看到人工智慧的崛起之路正在緩慢而穩步地進入今天的市場。隨著越來越多的公司在自己的資料分析業務中投入大量資金，預計他們也會很快意識到人工智慧對他們的業務運作的潛在影響，並在不久的將來採用機器學習解決方案。人工智慧和大資料是企業剛剛開始理解的引人注目的趨勢，但很快它們將成為21世紀任何商業戰略的必要組成部分。
隨著資料探勘技術的發展變得越來越複雜，大型資料分析業務在全球市場上變得越來越普遍，預計將會出現一種以電子方式驅動的解決方案，很快就會破壞我們對當代經濟的所有了解。然而，人工智慧不僅會帶來經濟後果。從使用者在日常生活中如何享受網路，到各國如何組裝他們的武裝力量，一切都將被迅速接管人工智慧所顛覆。
人工智慧和大資料是人們耳熟能詳的流行術語，但也可能會有一些混淆。人工智慧和大資料有什麼相似之處和不同之處?它們有什麼共同點嗎?它們是否相似?能進行有效的比較嗎?嵌入式
有人認為將人工智慧與大資料結合在一起是乙個很自然的錯誤，其部分原因是兩者實際上是一致的。但它們是完成相同任務的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定義。很多人並不知道這些。
人工智慧與大資料乙個主要的區別是大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧型。這使得兩者有著本質上的不同。
人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程式也會對資料做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何型別的差錯，就像意外的結果一樣，應用程式無法做出反應。而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。
支援人工智慧的機器旨在分析和解釋資料，然後根據這些解釋解決問題。通過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。
大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是極其多樣的資料。在大資料集中，可以存在結構化資料，如關聯式資料庫中的事務資料，以及結構化或非結構化資料，例如影象、電子郵件資料、感測器資料等。
它們在使用上也有差異。大資料主要是為了獲得洞察力，例如netflix**可以根據人們**的內容了解電影或電視節目，並向觀眾推薦哪些內容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。
人工智慧是關於決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟體、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智慧都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。
雖然它們有很大的區別，但人工智慧和大資料仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智慧需要資料來建立其智慧型，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以了解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。
人工智慧實現最大的飛躍是大規模並行處理器的出現，特別是gpu，它是具有數千個核心的大規模並行處理單元，而不是cpu中的幾十個並行處理單元。這大大加快了現有的人工智慧演算法的速度，現在已經使它們可行。
大資料可以採用這些處理器，機器學習演算法可以學習如何重現某種行為，包括收集資料以加速機器。人工智慧不會像人類那樣推斷出結論。它通過試驗和錯誤學習，這需要大量的資料來教授和培訓人工智慧。
人工智慧應用的資料越多，其獲得的結果就越準確。在過去，人工智慧由於處理器速度慢、資料量小而不能很好地工作。也沒有像當今先進的感測器，並且當時網際網路還沒有廣泛使用，所以很難提供實時資料。人們擁有所需要的一切：快速的處理器、輸入裝置、網路和大量的資料集。毫無疑問，沒有大資料就沒有人工智慧。
人工智慧與大資料的應用
兩個概念 人工智慧 人造的智慧型，通過研究人類的智慧型，了解人類智慧型 看 聽 說 寫 聞 思考等能力 的實質，生產出具有人類智慧型的機器。大資料 密度大 體量大 維度多 價值高的資料。人工智慧與大資料的關係 人工智慧隨著大資料的發展，將智慧型應用發展得淋漓盡致，在各行各業都得到廣泛的應用。包括智慧...
人工智慧與大資料的區別
人工智慧和大資料是人們耳熟能詳的流行術語，但也可能會有一些混淆。人工智慧和大資料有什麼相似之處和不同之處?它們有什麼共同點嗎?它們是否相似?能進行有效的比較嗎?嵌入式定製 有人認為將人工智慧與大資料結合在一起是乙個很自然的錯誤，其部分原因是兩者實際上是一致的。但它們是完成相同任務的不同工具。但首先要...
人工智慧與資訊社會 人工智慧應用
1.單選題 以下四個人工智慧的應用領域中 與其他三個不同的是 c a 影象識別與分類 b 醫學影像分析 c 語音識別 d 人臉識別與情感計算 2.單選題 將結構型的 空間解析度高 紋路細節清晰 與光譜解析度高 色彩豐富的處理成空間解析度和光譜解析度都高的過程稱為 d a 影象配準 b 影象識別 c ...