這個(gè)問(wèn)題其實(shí)很有價(jià)值。目前可以說(shuō)人工智能大部分是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能。如果沒(méi)有數(shù)據(jù)，就不會(huì)有深度學(xué)習(xí)的成功。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)和人工智能是共生關(guān)系。一方面，人工智能基礎(chǔ)理論技術(shù)的發(fā)展為數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘提供了更加豐富的模型和算法，比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)衍生出的一系列技術(shù)和方法，深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、拮抗學(xué)習(xí)等等。

首先我們要了解一下人工智能和數(shù)據(jù): 人工智能主要有三個(gè)分支:1?；谝?guī)則的人工智能；2.不規(guī)則，計(jì)算機(jī)大量讀取數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和概率分析，智能處理；3.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)。大數(shù)據(jù)分為“結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”和“非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”?！敖Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)”是指企業(yè)的客戶信息、運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)。，它們存儲(chǔ)在common 數(shù)據(jù) repository中。

如今數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生后，有低成本的存儲(chǔ)器來(lái)存儲(chǔ)，有高速的CPU來(lái)處理，于是人工智能的理論付諸實(shí)踐。因此，人工智能可以做出接近人類的處理或判斷，提高準(zhǔn)確率。同時(shí)，采用人工智能的服務(wù)作為高增值服務(wù)成為獲得更多用戶的主要因素，用戶數(shù)量的不斷增加產(chǎn)生了更多的數(shù)據(jù)，進(jìn)一步優(yōu)化了人工智能。如今數(shù)據(jù)大量產(chǎn)生后，有低成本的存儲(chǔ)器來(lái)存儲(chǔ)，有高速的CPU來(lái)處理，于是人工智能的理論付諸實(shí)踐。

三者關(guān)系如下:云計(jì)算相當(dāng)于人腦，是物聯(lián)網(wǎng)的神經(jīng)中樞。云計(jì)算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)增加、使用和交付相關(guān)服務(wù)的模式，通常涉及通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展且往往是虛擬化的資源。Big 數(shù)據(jù)相當(dāng)于人腦從小學(xué)到大學(xué)記憶和儲(chǔ)存的海量知識(shí)。這些知識(shí)只有通過(guò)消化、吸收和重構(gòu)，才能創(chuàng)造更大的價(jià)值。人工智能比如一個(gè)人吸收了大量的人類知識(shí)，不斷深入學(xué)習(xí)，進(jìn)化成了一個(gè)高人。

總結(jié)起來(lái)就是通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)在云平臺(tái)中產(chǎn)生、收集、存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，然后對(duì)大量的數(shù)據(jù)，甚至更高形式的人工智能進(jìn)行分析，為人類的生產(chǎn)活動(dòng)和日常需求提供更好的服務(wù)。關(guān)于云計(jì)算的更多詳情，Da 數(shù)據(jù)和人工智能建議咨詢達(dá)內(nèi)教育。達(dá)內(nèi)教育從事IT技術(shù)培訓(xùn)19年，累計(jì)培訓(xùn)學(xué)員100萬(wàn)，打造了獨(dú)創(chuàng)的TTS8.0教學(xué)系統(tǒng)，1v1督學(xué)，跟蹤學(xué)習(xí)，有問(wèn)題隨時(shí)交流；

數(shù)據(jù)批注是對(duì)未加工的原數(shù)據(jù)進(jìn)行加工的過(guò)程，包括文字、聲音、圖片、文本、視頻等。，并將它們轉(zhuǎn)換成可以識(shí)別它們的機(jī)器。人工智能是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)大量的已知樣本，然后在具備預(yù)測(cè)能力后對(duì)未知樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而達(dá)到智能自主識(shí)別的效果。智能的前提是人力，智能結(jié)果的輸出是很多人工樣本的輸入。通過(guò)人工標(biāo)注大量正確的數(shù)據(jù)樣本，機(jī)器具有了人類的思維和行為。

在日常生活中，數(shù)據(jù) annotation已經(jīng)應(yīng)用于很多場(chǎng)景，比如自動(dòng)駕駛、金融、智能家居、安防、智慧醫(yī)療等。以我們最常見(jiàn)的淘寶智能客服為例。當(dāng)我們?cè)谫?gòu)物時(shí)遇到問(wèn)題，需要和智能客服溝通。根據(jù)我們的咨詢內(nèi)容，讓我們更詳細(xì)的選擇對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，最后定位到我們的實(shí)際問(wèn)題場(chǎng)景中，根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行回答。在這個(gè)場(chǎng)景中,數(shù)據(jù) annotation的具體工作是對(duì)大量用戶咨詢的語(yǔ)言和文字進(jìn)行分類標(biāo)記，提前標(biāo)記用戶應(yīng)該咨詢的問(wèn)題，然后放入相應(yīng)的模型中，建立機(jī)器人的反應(yīng)知識(shí)庫(kù)。

我很高興能幫你解決問(wèn)題。我以前見(jiàn)過(guò)他們。以下是我個(gè)人的看法。希望能幫到你。如有錯(cuò)誤，請(qǐng)見(jiàn)諒。Da 數(shù)據(jù)是描述大量數(shù)據(jù)(包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù))的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，每天都覆蓋大量的業(yè)務(wù)。但重要的不是數(shù)據(jù)數(shù)量。這是組織處理重要數(shù)據(jù)的方式。可以分析Da 數(shù)據(jù)的見(jiàn)解，以獲得更好的決策和戰(zhàn)略性的業(yè)務(wù)變化。人工智能是研究讓計(jì)算機(jī)展現(xiàn)智慧的方法。

人工智能要處理的任務(wù)包括學(xué)習(xí)、推理、規(guī)劃、感知、語(yǔ)言識(shí)別和機(jī)器人控制。Cloudcomputing，英文名:Cloud Computing，是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供動(dòng)態(tài)的、可擴(kuò)展的、往往是虛擬化的資源。一般來(lái)說(shuō)，云計(jì)算是一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供動(dòng)態(tài)的、可擴(kuò)展的IT資源即服務(wù)的計(jì)算模式。近年來(lái)，云計(jì)算以其配置靈活、資源利用率高、節(jié)約成本等優(yōu)勢(shì)，正逐漸顛覆傳統(tǒng)IT行業(yè)的部署模式。

Da 數(shù)據(jù)在Da 數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的背景下，Da 數(shù)據(jù)和人工智能的組合也在向更全面的方向發(fā)展，Da 數(shù)據(jù)和人工智能。從技術(shù)上看，“大數(shù)據(jù)”的分析是與人工智能的重要結(jié)合點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)作為“大數(shù)據(jù)”的重要分析方法之一，正在被更多的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景所采用。