人工智能应用对比研究方法-人工智能应用对比研究方法有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用对比研究方法的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能应用对比研究方法的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？

大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？

感谢邀请。

因为非大数据和人工智能专业，无法回答出来专业的答案，但是也不妨碍对这两个项目的理解。前面已经回答过类似的问题了，今天再以自己的话，重新整理一下。

大数据开发与人工智能，应该是人工智能会更难一些。

1、个人理解的，大数据就是，非常多，非常杂的数据混合在一起，那么第一步肯定是如何收集数据，也就是你在互联网上留下的任何足迹，还有你在现实中，留下一些痕迹，有大数据设备***集，比如，你买了高铁票，去哪里玩，搜索了什么关键字等等，都会被大数据收集起来，存储好。

2、第二步，大数据收集起来后，就会对你的数据进行分析，应用，比如，你搜索了某某关键字，那么与某某关键字相关的产品广告就会推荐给你，这就是所谓的猜你喜欢，再按照地域，喜好，特点等等，给你打上所谓的人群标签。

3、如果把收集起来的大数据，分析好后，加以利用，学习，让机器学习你的行为习惯，这也许就是人工智能吧，应该先分析大数据，然后***行为，再改变行为，最后形成机器自己的观点（恐惧），我想类人的机器也许就要到来了。这就是所谓的，机器人学会了思考。

总结：现在互联网，大数据，人工智能无处不在影响我们的生活，甚至改变我们的一些生活习惯，现阶段应该还是，收集起用户数据--分析数据--返回结果给用户（影响人类的行为）。

感谢你的问题，大数据开发就像一个房子的地基，而人工智能就像是地面上的建筑，所以对于现代化的流程来说没有那一个更难，地基要是打不好，何来上层建筑 上层建筑不好，何来吸引人们的眼光，所以，大数据和人工智能是等同的，没有谁难一说。

我认为大数据与人工智能相辅相成的，人工智能更高级一点点~

大数据（big data）在百度百科上是这么就是的，它是指无法在一定时间范围内用常规软件工具处理的数据***，是需要新处理模式才能处理的信息资产。

在数据方面我们主要研究的是对巨量数据的处理，如何将数据进行合理的挖掘得到我们想要的有用的信息。上面的图片中我们可以看出云计算，分布式处理平台等是大数据研究学习的方向。

对于人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）来说，这是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，人工智能是计算机学科的一个分支。

人工智能的学习，我们是以大数据为背景，通过分析海量数据进而得到一个结果，这个结果就是机器的指令，做出看似十分智能的处理，其实都是固定的算法分析得到的。

大概的学习内容就像上面图片一样，主要还是算法。

我的研究方向就是大数据和人工智能，目前我也在带研发团队做相关的落地项目，所以我来回答一下这个问题。

大数据的研发围绕数据展开，涉及到数据的***集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等内容，涉及到的岗位也非常多，这其中有的岗位有一定的难度，比如数据安全、分析等，有的岗位难度相对较小，比如数据整理、数据清洗等。

大数据的发展极大促进了人工智能的发展，因为数据是智能的基础，所以从这个角度来看，大数据的发展与人工智能的发展必然是互相促进的。我就是从大数据研发转向机器学习的，进而进入人工智能领域，这也是很多人进入人工智能领域的途径。

机器学习涉及到的核心步骤包括数据收集、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用等，这其中数据是机器学习的基础，只有具备了足够的训练数据才能让机器学习顺利进行，而大数据的特点就是海量数据。

人工智能的研究主要涉及到六大部分，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，可以说人工智能是典型的[_a***_]交叉专业，涉及到的内容多且复杂，所以人工智能虽然经历了半个多世纪的发展，但是目前仍然处在初级阶段。目前随着大数据的发展，在很多特定场景下已经有大量的智能体（Agent）在实际应用，相信未来智能体的应用将更加普遍。

大数据和人工智能都不简单，都需要一个系统的学习过程和长期的实验，二者联系紧密，可以说你中有我、我中有你。从学习的角度出发，建议从大数据开始学起，这样会更加顺利一些。

谢谢您的问题。我认为，大数据和人工智能不存在谁更难，因为都有难以把控的难点。

1. 两者是融合的，不要割裂看。大数据是基础，人工智能是高级应用。比如，大数据可以看作一筐苹果，对其进行分类。把熟与不熟的分出来，把大的小的分出来，把好的坏的分出来。人工智能是对数据数据使用过程中，一种精准的智能化反馈。比如线上购物反映出来的喜好，滴滴打车常去的地点等。人工智能发挥作用必须使用大数据，两者很难分开看。
   
   
2. 大数据开发有难点。第一，大数据未必可用。是否存在缺失、偏差等，比如一筐苹果混入了大量的梨子。第二，大数据规模不够。一筐苹果肯定比一盘苹果更有科学性。第三，算法不是万能的。一个算法只能单向解决一个问题，对于跨度广、要素多的专题，算法的复杂度增加，精准度可能会下降。第四，数据不能说明一切问题。比如政治、法律、自然灾害等外部突发因素。大数据重在对历史已有的数据分析，对未来突发状况作用和影响很小。所以，大数据有其难以克服的短板 。
   
   
3. 人工智能有难点。人工智能分为输入、理解、输出三个步骤。最难的就是理解，而且现在的人工智能没有理解能力，因为信息输入有无数组合、多元涵义，特别是博大精深的汉语。目前人工智能的一些互动应用，都是提前录入了固定的程式、模型、组合，才能针对性地反馈。以后增强人工智能对信息理解，如语音识别分析，涉及很多生物、医学等学科，是难中之难。不过，这都需要使用大数据。
   欢迎批评指正。

到此，以上就是小编对于人工智能应用对比研究方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用对比研究方法的1点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/44709.html