什么是大數據、人工智能？看完這篇文章就懂了！
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發布時間：
2020-10-15
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版權所有：
云和教育
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近幾年，人工智能技術在各行各業的應用已隨處可見。生產制造業中，自動視覺檢測、機器參數調整、產量優化、維護預測等技術的應用極大地提高了生產效率；服務型機器人深入翻譯、會計、客服等領域，服務業正在發生重要變革；此外，金融、醫療等領域，也因人工智能技術的加入而更加繁榮。
目前，人工智能發展所取得的大部分成就都和大數據密切相關。通過數據采集、處理、分析，從各行各業的海量數據中，獲得有價值的洞察，為更高級的算法提供素材。騰訊CEO馬化騰曾表示，有AI的地方都必須涉及大數據，這毫無疑問是未來的方向。李開復也曾在演講中談到“人工智能即將成為遠大于移動互聯網的產業，而大數據一體化將是通往這個未來的必要條件”。本文將為大家科普一下大數據與人工智能之間到底有何關系。
大數據和人工智能被數據科學家或其他大公司視為兩個機械巨人。許多公司認為人工智能將給他們的公司數據帶來革命。機器學習被認為是人工智能的高級版本，通過它，各種機器可以發送或接收數據，并通過分析數據學習新的概念。大數據幫助組織分析現有數據，并從中得出有意義的見解。
眾所周知，人工智能將減少人類的整體干預和工作，所以人們認為人工智能具有所有的機器學習能力，并將創造機器人來接管人類的工作。人工智能的擴張會降低人的作用，大數據的介入是變革的關鍵。因為機器可以根據事實做出決定，但不能涉及情感互動，但是數據科學家可以基于大數據將情商囊括進來，讓機器以正確的方式做出正確的決定。
比如，對于任何一個醫藥公司的數據科學家來說，他不僅要分析客戶的需求，還要遵守該地區特定市場的規章制度，調整藥物成分為該市場提供最佳選擇，機器學習不太可能完成這種任務。
所以很明顯，人工智能和大數據的融合不僅僅是人才和學習同時進行，還為任何一個新的品牌和公司帶來很多新的概念和選擇。人工智能和大數據的結合可以幫助公司以最好的方式了解客戶的興趣。通過機器學習，公司可以在最短的時間內識別客戶的興趣。
有幾種人工智能技術可與大數據一起使用，以下是其中的幾種：
對于任何數據集，可以使用大數據分析來檢測異常。這里的故障檢測、傳感器網絡、生態系統分配系統的健康狀況都可以通過大數據技術來檢測。
貝葉斯定理是指根據已知條件推斷事件發生的概率。甚至任何事件的未來也可以在之前事件的基礎上預測。對于大數據分析，這個定理是最有用的，它可以使用過去或歷史數據模式計算客戶對產品感興趣的可能性。
模式識別是一種機器學習技術，用于識別一定數量數據中的模式。在訓練數據的幫助下，這些模式可以被識別出來，被稱為監督學習。
圖論建立在圖形研究的基礎上，圖形研究中會使用到各種頂點和邊。通過節點關系，可以識別數據模式和關系。該模式對大數據分析人員進行模式識別有一定的幫助。這項研究對任何企業都很重要且有用。
可以說，人工智能和大數據是公司廣泛使用的兩種新興技術。甚至這些技術也被他們用來以一種有組織和更智能的方式提供更好的客戶體驗。這些技術可以結合在一起，為客戶提供無縫的體驗。
某種意義上，人工智能為這個時代的經濟發展提供了一種新的能量。人工智能的飛速發展，背后離不開大數據的支持。而在大數據的發展過程中，人工智能的加入也使得更多類型、更大體量的數據能夠得到迅速的處理與分析。
