大数据与人工智能技术描述-大数据与人工智能技术描述正确的是

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

1. 人工智能与大数据发展背景？
2. 云服务物联网大数据人工智能四大技术的内在联系是什么？
3. 大数据和人工智能有什么关联？

人工智能与大数据发展背景？

互联网信息技术的快速发展，衍生了很多的高新技术，大数据、区块链、云计算、人工智能是如今计算发展的几个重大分支，其中大数据、人工智能作为现在比较火热的技术，在大数据发展过程之中，因为信息量的剧增，传统的一些数据技术已经不能满足巨量的数据分析的需求，大数据技术应运而生，大数据技术结合人工智能、区块链、云计算等方面的功能，并且技术的成熟发展也相互促进。

云服务物联网大数据人工智能四大技术的内在联系是什么？

云存储与云计算

成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。快速部署和拓展、稳定性强、安全可靠、易于整合、低成本等

人工智能

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。并且随着自动学习自我进化模型会越来越智能

大数据和人工智能有什么关联？

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[_a***_]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。

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

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