智能大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)和人工智能之間的聯(lián)系在

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-06-08 22:59:06 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，大數(shù)據(jù)和人工智能之間的聯(lián)系在

人工智能就是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的體現(xiàn)，是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景。沒(méi)有大數(shù)據(jù)就沒(méi)有人工智能，人工智能應(yīng)用的數(shù)據(jù)越多，其獲得的結(jié)果就越準(zhǔn)確。

人工智能通過(guò)大數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算給出行動(dòng)指令

大數(shù)據(jù)和人工智能之間的聯(lián)系在

2，人工智能與大數(shù)據(jù)怎樣結(jié)合

人工智能需要有大數(shù)據(jù)支撐人工智能主要有三個(gè)分支：1.基于規(guī)則的人工智能；2.無(wú)規(guī)則，計(jì)算機(jī)讀取大量數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、概率分析等方法，進(jìn)行智能處理的人工智能；3.基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的一種深度學(xué)習(xí)?；谝?guī)則的人工智能，在計(jì)算機(jī)內(nèi)根據(jù)規(guī)定的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)錄入規(guī)則，用這些規(guī)則進(jìn)行智能處理，缺乏靈活性，不適合實(shí)用化。因此，人工智能實(shí)際上的主流分支是后兩者。而后兩者都是通過(guò)“計(jì)算機(jī)讀取大量數(shù)據(jù)，提升人工智能本身的能力/精準(zhǔn)度”。如今，大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后，有低成本的存儲(chǔ)器將其存儲(chǔ)，有高速的CPU對(duì)其進(jìn)行處理，所以才有了人工智能后兩個(gè)分支的理論得以實(shí)踐。由此，人工智能就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準(zhǔn)度。同時(shí)，采用人工智能的服務(wù)作為高附加值服務(wù)，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，使得人工智能進(jìn)一步優(yōu)化。

人工智能與大數(shù)據(jù)怎樣結(jié)合

3，大數(shù)據(jù)與人工智能引領(lǐng)未來(lái)

人工智能和大數(shù)據(jù)的關(guān)系是非常緊密的，實(shí)際上大數(shù)據(jù)的發(fā)展在很大程度上推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展，因?yàn)閿?shù)據(jù)是人工智能技術(shù)的三大基礎(chǔ)之一（另兩個(gè)基礎(chǔ)是算法和算力）。從當(dāng)前人工智能的技術(shù)體系結(jié)構(gòu)來(lái)看，當(dāng)前的人工智能對(duì)于數(shù)據(jù)的依賴程度還是非常高的，也可以說(shuō)沒(méi)有數(shù)據(jù)就沒(méi)有智能。要想理解人工智能和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行描述，一方面機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的重要組成部分，另一方面機(jī)器學(xué)習(xí)在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用，所以機(jī)器學(xué)習(xí)可以看成是人工智能和大數(shù)據(jù)之間的橋梁。機(jī)器學(xué)習(xí)有五個(gè)大的步驟，包括數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、算法訓(xùn)練和算法驗(yàn)證，完成驗(yàn)證的機(jī)器學(xué)習(xí)算法就可以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用了。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)收集是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，沒(méi)有數(shù)據(jù)收集就無(wú)法完成算法訓(xùn)練和算法驗(yàn)證，實(shí)際上數(shù)據(jù)對(duì)于算法設(shè)計(jì)也有非常直接的影響。從這個(gè)角度來(lái)看，在進(jìn)行人工智能研發(fā)之前，首先就要有數(shù)據(jù)。目前機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在人工智能領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)也是大數(shù)據(jù)分析的兩種常見(jiàn)方式之一，所以很多大數(shù)據(jù)行業(yè)的從業(yè)者，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)也可以比較順利地轉(zhuǎn)向人工智能領(lǐng)域，這也在一定程度上模糊了大數(shù)據(jù)和人工智能之間的技術(shù)邊界。實(shí)際上，目前很多從事人工智能研發(fā)的企業(yè)都有一定的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這也是為什么很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能夠走在人工智能研發(fā)前列的原因之一。最后，大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展還需要兩個(gè)重要的基礎(chǔ)，分別是物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算，物聯(lián)網(wǎng)不僅為大數(shù)據(jù)提供了主要的數(shù)據(jù)來(lái)源渠道，同時(shí)也為人工智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用提供了場(chǎng)景支撐，而云計(jì)算則為大數(shù)據(jù)和人工智能提供了算力支撐。所以，從事大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域的研發(fā)，也需要掌握一定的物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算知識(shí)。

大數(shù)據(jù)與人工智能引領(lǐng)未來(lái)