大数据人工智能技术的意义-大数据人工智能技术的意义是什么
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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的意义的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据人工智能技术的意义的解答,让我们一起看看吧。
什么是大数据和人工智能心得体会?
随着数据的生产和存储量呈指数级增长,人们将开始看到人工智能系统的适应和改进。
虽然人工智能从业者可能对数据量有合理的处理,但大数据环境中的变化速度仍然是某些人工智能应用程序的重要问题。
数据准确性是另一个越来越重要的问题,特别是对于分类方法和其他无监督的人工智能方法。数据是必须建立任何技术(尤其是人工智能)的基础。错误的数据基础(例如使用包含偏差或被错误操作的数据)通常会导致错误的技术方法产生错误的见解,而且可以通过压力以消极的方式得到强化。
人工智能大数据专业是干什么的?
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。
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?
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。
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、[_a***_]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!
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