人工智能技术大数据挖掘-人工智能技术大数据挖掘案例

C0f3d30c8时间2024-07-28 11:02:29分类AI技术浏览43

导读：大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术大数据挖掘的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术大数据挖掘的解答，让我们一起看看吧。企查查是上市公司吗？人工智能是如何处理大数据的？大数据和人工智能有什么关联？大数据采集平台有哪些？企查查是上市公司吗？不是上市公司。企查查科技有限公司成立……...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术大数据挖掘的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能技术大数据挖掘的解答，让我们一起看看吧。

企查查是上市公司吗？
人工智能是如何处理大数据的？
大数据和人工智能有什么关联？
大数据采集平台有哪些？

企查查是上市公司吗？

不是上市公司。

企查查科技有限公司成立于2014年3月，总部位于江苏自贸区-中新合作苏州工业园内。作为国内领先的大数据服务商之一，依赖于人工智能、大数据挖掘、可视化分析等技术，结合SaaS风控模型、商业信用评估报告，为企业客户提供了一站式风险管理解决方案。

（图片来源网络，侵删）

人工智能是如何处理大数据的？

人工智能通过数据挖掘和数据分析来处理海量数据。

一、数据挖掘

从大量的数据中通过算法收集信息的过程成为数据挖掘。通常与计算机科学有关，并通过统计在线分析、机器学习、情报探索、专家分析等结合在一起。

（图片来源网络，侵删）

利用数据挖掘进行数据处理的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、web网页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

二、数据分析

它是数学和计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的海量数据进行分析，提取需要的信息并形成结论。在实际运用中，数据分析可帮助我们做出正确性大的判断，以便***取适当的行动。在统计学中，数据分析划分为统计分析、探索数据分析以及验证性数据分析。

（图片来源网络，侵删）

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[_a***_]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，加上算法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。

大数据和人工智能是两个分支，本来独立发展，但是 AI 的计算能力尤其是 GPU 的能力上来，大数据这边的数据量上来，两个分支就交叉更多了。

包括现在所谓“深度学习”，就是用超大规模计算能力来从大数据里自我学习、自我找模式，以达到过去 AI 没有达到的高度。换句话说，几十年前当数据量还没这么多时，AI 更多偏“算法”和“模型”，但是有了大数据后，AI 的范围和应用场景一下子变开阔，两者联系也变得越来越紧密。

举个最简单例子：怎么从大数据里挖掘出各种隐藏得非常深的“关系”和“模式”？这里 AI 就大有用武之地。

大数据其实经历了四个阶段。第一，你要有足够存储，能把过来的数据存好，不会丢；第二，不光做好存储，而且当过来的数据量很大时，能把这个量及时处理好，然后做一些简单查询和处理；第三，数据开始有了多种来源，不光光只是“交易”数据，或“行为”数据，或“传感器”数据，而是变成非常多数据的交叉，那么怎么处理复杂数据。

现在看，上面三个阶段都已经达到，但是力度还不够，所以就进入第四个阶段，也就是所谓“深度链接”，大数据的第四个阶段就是把 AI 的一些东西放到大数据里头去，相当是通过大数据，并在大数据上做“深度链接”的各种复杂分析，最后支持到人工智能。用图数据库，尤其是支持“深度链接”的高性能图数据库，将是将来 AI 发展的一个新方向。

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。