大数据和人工智能关系(大数据和人工智能之间的关系)

人工智能 470
本篇文章给大家谈谈大数据和人工智能关系,以及大数据和人工智能之间的关系对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 本文目录一览: 1、大数据技术与人工智能的关系

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大数据技术与人工智能的关系

结合了学习的知识和网上的相关资料,我个人觉得大数据与人工智能的关系如下:

人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习,大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。

如果说大数据相当于人的大脑存储了海量知识,而人工智能则是吸收了大量的数据,并不断的深度分析创造出更大的价值。

人工智能离不开大数据,大数据依托着人工智能。

以上是我个人对于学习的知识和网上的相关资料做的一个总结

大数据与人工智能的关系是怎么样的?

大数据与人工智能相辅相成,一方面大数据的积累为人工智能发展提供燃料,大数据具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点,为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。

以人脸识别所用的训练图像数量为例,百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。

另一方面人工智能推进大数据应用深化,在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下,以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度,并不断增强技术落地(商业变现)的速度。

例如,在新零售领域,大数据与人工智能技术的结合,可以提升人脸识别的准确率,商家可以更好地预测每月的销售情况;在交通领域,大数据和人工智能技术的结合,基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制。

在健康领域,大数据和人工智能技术的结合,能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面,大数据技术已经基本成熟,并且推动人工智能技术以惊人的速度进步;产业层面,智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。

大数据和人工智能有什么关系?

大数据和人工智能虽然关注点不相同,但关系密切,可以这样说,大数据是人工智能的基石,动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的,有了大量数据,作为深度学习的“学习资料”,计算机可以从中找到规律,海量数据,加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。

一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。

人工智能就是大数据应用的体现,是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能,人工智能应用的数据越多,其获得的结果就越准确。

大数据和人工智能有什么关系呀?

人工智能和大数据的关系是非常紧密的,实际上大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展,因为数据是人工智能技术的三大基础之一(另两个基础是算法和算力)。从当前人工智能的技术体系结构来看,当前的人工智能对于数据的依赖程度还是非常高的,也可以说没有数据就没有智能。

要想理解人工智能和大数据之间的关系,可以通过机器学习来进行描述,一方面机器学习是人工智能技术的重要组成部分,另一方面机器学习在大数据领域也有广泛的应用,所以机器学习可以看成是人工智能和大数据之间的桥梁。

机器学习有五个大的步骤,包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练和算法验证,完成验证的机器学习算法就可以在实际场景中应用了。通过机器学习的步骤可以发现,数据收集是机器学习的基础,没有数据收集就无法完成算法训练和算法验证,实际上数据对于算法设计也有非常直接的影响。从这个角度来看,在进行人工智能研发之前,首先就要有数据。

目前机器学习不仅在人工智能领域有广泛的应用,机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一,所以很多大数据行业的从业者,通过机器学习也可以比较顺利地转向人工智能领域,这也在一定程度上模糊了大数据和人工智能之间的技术边界。实际上,目前很多从事人工智能研发的企业都有一定的大数据基础,这也是为什么很多互联网企业能够走在人工智能研发前列的原因之一。

最后,大数据和人工智能的发展还需要两个重要的基础,分别是物联网和云计算,物联网不仅为大数据提供了主要的数据来源渠道,同时也为人工智能产品的落地应用提供了场景支撑,而云计算则为大数据和人工智能提供了算力支撑。所以,从事大数据和人工智能领域的研发,也需要掌握一定的物联网和云计算知识。

大数据与人工智能的关系

大数据作为人工智能发展的三个重要基础之一(数据、算法、算力),本身与人工智能就存在紧密的联系,正是基于大数据技术的发展,目前人工智能技术才在落地应用方面获得了诸多突破。

在当前大数据产业链逐渐成熟的大背景下,大数据与人工智能的结合也在向更全面的方向发展,大数据与人工智能的结合涉及到以下几个方式:

第一:大数据分析。从技术的角度来看,大数据分析是与人工智能一个重要的结合点,机器学习作为大数据重要的分析方式之一,正在被更多的数据分析场景所采用。机器学习不仅是人工智能领域的六大主要研究方向之一,同时也是入门人工智能技术的常见方式,不少大数据研发人员就是通过机器学习转入了人工智能领域。

第二:AIoT体系。AIoT技术体系的核心就是物联网与人工智能技术的整合,从物联网的技术层次结构来看,在物联网和人工智能之间还有重要的“一层”,这一层就是大数据层,所以在AIoT得到更多重视的情况下,大数据与人工智能的结合也增加了新的方式。

第三:云计算体系。随着云计算服务的逐渐深入和发展,目前云计算平台正在向“全栈云”和“智能云”方向发展,这两个方向虽然具有一定的区别(行业),但是一个重要的特点是都需要大数据的参与,尤其是智能云。

大数据的发展本身开辟出了一个新的价值空间,但是大数据本身并不是目的,大数据的应用才是最终的目的,而人工智能正是大数据应用的重要出口,所以未来大数据与人工智能的结合途径会越来越多。

大数据与人工智能之间有何联系?

大数据

Big data,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。

人工智能

Artificial Intelligence,英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作,包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系,物联网为大数据提供了主要的数据来源,而云计算则为大数据提供了支撑平台。

人工智能目前还处在初级阶段,主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。

大数据与人工智能的关系

大数据和人工智能虽然关注点不相同,但关系密切,可以这样说,大数据是人工智能的基石,动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的,有了大量数据,作为深度学习的“学习资料”,计算机可以从中找到规律,海量数据,加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。

一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。

人工智能就是大数据应用的体现,是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能,人工智能应用的数据越多,其获得的结果就越准确。

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