人工智能应用到大数据-人工智能应用到大数据中

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到大数据的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用到大数据的解答，让我们一起看看吧。

1. 掌贝是如何运用大数据和人工智能技术的？
2. 大数据下的云计算和人工智能的核心是什么？

掌贝是如何运用大数据和人工智能技术的？

1.首先需要了解什么是智慧店铺

2017年6月7日下午，掌贝对外宣布将进行战略升级，利用大数据与人工智能技术为线下商户解决自动化精准营销的问题，并将此次战略升级称为智慧店铺2.0时代。

什么是智慧店铺时代？概念？炒作？会对生活造成什么样的影响？掌贝给出的官方解释是：

通过收集顾客在线下实体商户（饭馆、超市、酒店等场所）的活动足迹与偏好习惯，用人工智能算法对这些信息进行整合分析，帮实体商户确定顾客更喜欢为哪一类商品买单、他们的消费习惯等，建立相应的顾客模型，并以此为依据有针对性地替店铺提供管理营销策略。

打个比方，淘宝商品的搜索仿佛能看穿消费者的心思，今天在淘宝上搜索了「鞋」这个关键词，随后几天淘宝推荐的商品可能都跟「鞋」有关。

掌贝想实现同样的效果，***如我们今天在某个饭馆吃了一顿饭，点的菜品是川菜系。那么系统便会替我们打上多个标签：性别「男」，口味「川菜」，忌口「香菜」。随着去的饭馆越来越多，他们收集到的数据也越来越多，食客的标签随之增加并且更加精确，比如：口味可能变成「川菜的鱼香肉丝、宫保鸡丁」。而这也契合了掌贝数据收集的途径。

1.与掌贝合作的商家：比如，掌贝的合作伙伴味千拉面在为顾客点单的时候会收集顾客的信息做用户画像，包括性别，偏好等。

大数据下的云计算和人工智能的核心是什么？

云计算指的是通过网络以自助服务的方式获得所需要的互联网***的模式，云计算将计算能力作为一种可以输出的全新***，它的输出管道是互联网，将计算所需要的硬件和软件集中在一起的群被称为“云”，用户通过互联网和庞大的云系统相连接，需要时就进行付费使用，不需要时也不需要承担任何责任，避免了***的浪费。

云计算这种全新的形式，完全改变了互联网***的使用方式，整个数据中心的运行模式都将发生改变。现有的数据网络中心虽然大多数都符合建设标准的要求，但是每个数据中心都有自己特点，也正是因为这种差异性才能使自己拥有忠实的用户。

按照未来云计算的规划，作为一种创新性的***，云计算可以随时被使用。云计算的概念最早是在2006年被谷歌正式提出的，并得到广泛的认可和关注，经过十年时间的发展，虽然概念已经深入人心，但是在实际部署上还急需完善，国内主要的云计算服务商，提供的并不是云计算的动态分配功能，而是出租一些计算、带宽等基础服务。所以，在未来云计算的发展中，我们需要不断完善自身技术，以便云计算更好的落地，吸引更多的用户来使用云计算。

未来的云计算将更具移动属性，在移动设备发展的驱动下，移动云计算的需求市场将进一步增长，每个部署在云端的应用程序，都将提升云计算的商业价值。云计算的大规模应用还将进一步减少数据的损耗，提升数据中心的运营效率，减少运营成本的支出，节省人力物力，云计算的发展将使更多人享受到云计算技术带来的红利。

机器学习有望为先进的数据中心管理开创新的纪元，但数据中心的许多基础设施的管理仍然还有很长的路要走，这些基础设施管理有必要从过去那种晦涩难懂[_a***_]电子表格管理管理逐渐发展演化到以自动化管理为主的方向上来。

数据中心基础设施管理（DCIM）软件的终极目标是最终实现自我管理或完全自动化的数据中心。

业界当前寄希望于人工智能驱动的管理软件（可能是基于云计算的）将会监控和控制IT和设施基础设施，以及应用程序。人工智能将实现无缝整体性地——可能是跨越多个站点——实施其监控管理。冷却散热、电源、计算、工作负载、存储和网络将动态化，以实现最高效率，生产力和可用性。

通过将基于云的分析应用于从数千个地点***集的传感器数据，设施设备和IT也将在一定程度上得到自我修复，从而有助于企业数据中心得以运用其来指导和制定有针对性的预测性和预防性维护***。备用零件将可能是经由灵巧的机器人进行订购、测试和安装，以便在需要时精确匹配，以避免发生故障失效，同时避免不必要的维护和测试。

这种以人工智能驱动的管理模式在数据中心业界可能已经有十年甚至更长的历史了，但是，整个数据中心行业目前也仅仅只是在部分的领域取得了一些进展。例如，谷歌公司在2014年透露，该公司一直在使用通过其收购英国AI专家DeepMind公司所获得的技术来改善其部分数据中心站点的基础设施管理。

正如谷歌在当时所指出的那样：鉴于数据中心内部有太多的电力和冷却设备相互作用，故而使得其基础设施的管理无疑是太过复杂而人类员工是无法胜任的。该公司当时曾表示：想象一处简化的数据中心场景：一处数据中心只有10款设备，其中每款设备有10个设置，可能将会有10到100亿款可能的电源配置，以及相关可能的其它配置，这就已经远远超出任何人工测试的真实能力的范畴了——但即使这样，其也远远低于一处实际的数据中心可能的配置。

到此，以上就是小编对于人工智能应用到大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用到大数据的2点解答对大家有用。

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