大数据人工智能技术与应用-大数据人工智能技术与应用论文

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

1. 大数据如何提升人工智能应用？
2. 云计算，大数据，智能化发展对电子商务有哪些影响？
3. 人工智能大数据专业是干什么的？
4. 大数据和人工智能有什么关联？

大数据如何提升人工智能应用？

大数据为人工智能提供数据基础，包括量，质，数据种类全方位支持人工智能应用。经常会提到“好算法不如数据量大”，可见大数据量对人工智能作用之大。

大数据为人工智能应用提供分布式执行环境。这使人工智能应用直接运行在大数据集群上，数百台甚至数千数万台服务器为其提供庞大的算力。这使人工智能算法巨大cpu、内存需求得到解决。

大数据为人工智能提供算法基础库，可以直接使用这些算法库构建应用而无需自行开发算法。Apache spark mllib，Apache mahout，apache mxnet（深度学习）。可以说各种算法应有尽有。

云计算，大数据，智能化发展对电子商务有哪些影响？

云计算，大数据使得中小企业不必花很多成本在基础设施建设上。云计算为电子商务提供了具有自我维护和管理功能的虚拟计算***， 也就是大型服务器集群， 可以利用云的计算能力来补充或取代电子商务企业内部的计算***。

人工智能大数据专业是干什么的？

1、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

PS:经常会用到的语言包括Python、J***a、C或者C++，有些人用Python或者J***a比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

2、Hadoop开发工程师

熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，

大数据和人工智能有什么关联？

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、[_a***_]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。

专门写过一篇关于大数据和人工智能关系的文章。仅供参考！

网上曾经有一篇“著名”的文章，叫做《懒才是第一生产力》。文章里说：懒”这个属性一直在推动着人类进步的进程，因为想“偷懒”，所以人类就日日夜夜在那里捣腾，以达到自己想偷懒的目标。正是因为懒得不想做一系列事情，所以人类发明了洗衣机、电话、汽车……

这当然是片面的。我们都知道，科技才是真正的第一生产力。18世纪中叶，因为改良了蒸汽机，引起了第一次工业革命，使得人类从手工劳动转向动力生产，由此进入了“机器时代”。到了电气化时代，电气的发明使得人类可以使用更高效的新能源，促使生产力迅速发展。而20多年前开始进入信息化时代后，互联网的发明和使用将全世界的人类和信息连接在了一起，极大地提高了全社会的分工协作效率。

可以这么说：追求效率是社会发展的核心驱动力。正是因为这个驱动力，企业才创新出一个个全新的商业模式：O2O，互联网减法，共享经济……

然而，随着互联网普及成为一种基础设施，万物互联已经成为可能。这意味着互联网红利也已经接近尾声，互联网时代已然步入了下半场。

当前我们再一次站在了十字路口：当互联网的红利消退的时候，如何才能保持这种生产效率的稳定增长来满足人类不断增长的物质精神需求？

国家也在行动，近年来我国出台了一系列相关的政策和纲要：“互联网+”行动***，促进大数据发展行动纲要，供给侧改革，以及《中国制造2025》。国家的目的是保持经济的可持续增长。

但是我国即将步入老龄化时代，人口红利马上将要结束，要想实现经济的增长，势必只有一条路可以走——尽可能地想办法提高劳动生产率。

一切又回到了科技上面。当今时代最核心热门的技术，一定是“大数据”和“人工智能”，他们都是提高效率推动社会进一步发展的关键技术。可以这么说：大数据+人工智能，两者的深度结合，必将会推动人类效率的再一次变革。

大数据的本质是：海量的多维度多形式的数据。它包含了每个时间空间节点的信息。如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺的婴儿，那么每一个领域专业的大数据就是喂养这个婴儿的奶粉——“奶粉”的数量决定了婴儿能长多大，而“奶粉”的质量则决定了婴儿智力发育水平的高低。

到此，以上就是小编对于大数据人工智能技术与应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据人工智能技术与应用的4点解答对大家有用。

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