大数据技术与人工智能技术-大数据技术与人工智能技术应用哪个好

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据技术与人工智能技术的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据技术与人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能和智能制造的关系有哪些？
2. 大数据和人工智能有什么关联？
3. 如今，人人都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？

人工智能和智能制造的关系有哪些？

人工智能是计算机科学的一个分支。人工智能的发展可以分为两个时期，第一代人工智能主要以符号智能为主，也就是靠逻辑推理来做出简单的判断，并不是非常智能化，第二代主要以机器计算为主，靠着机器像人一样收集数据不断学习，积累经验，再次遇到时运营积累的经验解决并积累新的经验，最终实现智能化操作。

制造业是工业的基石，是国民经济的支柱产业。目前，“互联网＋”和“人工智能＋”已成为制造业转型升级的主攻方向，智能制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、人工智能等技术的支持下，满足人类的需求而产生的。

大数据和人工智能有什么关联？

大数据和机器学习是我的主要研究方向，同时也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

要想搞清楚大数据与AI之间的关系，首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果，大数据技术的重点在于实现数据价值化，整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开，包括数据的***集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外，云计算技术与大数据技术也有密切的联系，云计算为大数据提供了服务支撑。

人工智能目前已经经过了60多年的发展，主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面，重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科，所以目前依然处在行业发展的初期，人工智能领域依然有大量的课题需要攻克，也需要解决落地应用问题。

大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述，其一是大数据是人工智能的基础，大数据带来大智慧；其二是人工智能促进大数据的发展；其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。

大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展，比如机器学习需要大量的训练数据，数据量越大则训练的效果就会越好，所以在大数据时代，机器学习包括深度学习受到了广泛的关注，一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用，比如自动驾驶、智能诊疗等。

人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展，比如人工智能领域需要***集更多的数据，而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程，这个过程也在促进大数据技术的发展。另外，大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块，其一是云计算（提供计算***服务），其二是物联网（提供人工智能产品的落地应用场景），所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

大数据是人工智能发展的重要支撑力，为人工智能提供“养料”。例如，在 AlphaGo 的学习过程中，核心数据是来自互联网的 3000 万例棋谱。

互联网和智能手机的快速普及催生了海量数据。无论是人们无论是用手机、跑步、看电视还是行驶在车流中，几乎所有的活动都会留下数字足迹，海量数据已汇成数据洪流，加上[_a***_]的突破和计算力的支撑成就了人工智能获得突破、走向应用。

所以说，没有大数据就没有人工智能的发展。反过来看，人工智能让大数据的价值得以最大程度的挖掘运用，而如果没有人工智能，大数据的价值会大打折扣。

大数据，百度百科上是这么定义的，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

简单说，就是不是简单的将你的性别、淘宝记录啥的数据收集起来，通常做大数据的公司还会基于这些数据进行分门别类的整理，并且对整理后的数据进行分析，比如分析出你喜欢什么样的风格的衣服，你的喜好等信息。

关于大数据，IBM概括出大数据的5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

那怎么实现上述的五大特点呢？

我们都知道，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。但即便高配，如果只是用简单的算法来处理，也很浪费时间。

所以这里就需要神经网络算法、机器学习等技术处理手段，软件和硬件结合起来对数据库中的数据进行处理，而使用的这些算法、机器学习等分析技术就属于人工智能。

其实人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，因为人工智能尚在发展阶段，所以也没有非常精准的定义，在行业内，人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用（云计算平台等）归结为人工智能。

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？

人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。

那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？

根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全***息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全***息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

人工智能和大数据是有关系的，下面发表一下个人观点，欢迎指正。

以智能家居系统中语音控制窗帘开关的系统为例，大数据就相当于主机的作用，接收数据——选择、分析、处理数据——发送指令，窗帘面板、窗帘电机、窗帘轨道就相当于执行动作的载体可以理解为“机器人”，这一整个语音控制窗帘开关的系统就是最简单的物联网，而物联网是人工智能的核心。

大数据指的是人与人、人与物之间相互作用所产生的数据，把这些数据进行选择、整合、分析提取有用信息，创造新知识的一个过程。

人工智能是基于大数据的基础上，将大数据反应的信息作用于事物，发挥大数据作用的过程。

如今，***都在说，大数据、人工智能、云计算，它们之间是什么关系？

简单来说就是通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，根据分析结果做出预先行动。
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。物联网产生大量的数据，这些数据肯定要找一个地方集中存储和处理，这就必须要有云计算了。云计算的作用就在于将海量数据集中存储和处理。
大数据海量数据上传到云计算平台后，自然而然的就需要对数据进行深入分析和挖掘了，这就是大数据的目的。大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。将几千辆车的位置信息综合起来分析出某条路的拥堵状况，这些都是大数据做的事情。
人工智能大数据是基于海量数据进行分析从而发现一些隐藏的规律、现象、原理等，而人工智能在大数据的基础上更进一步，人工智能会分析数据，然后根据分析结果做出行动，例如无人驾驶，自动医学诊断。

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到此，以上就是小编对于大数据技术与人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据技术与人工智能技术的3点解答对大家有用。

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