亚博_大数据与人工智能都分不清楚,还想走向人生巅峰?

来源:亚博 作者:亚博科技前沿资讯网 时间: 2019-04-11 15:22:59

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大数据vs.人工智能是一种公正的比较吗?在某种程度上,它是,但首要让咱们先厘清它们之间的差异。

人工智能和大数据是人们耳熟能详的盛行术语,但也或许会有一些混杂。人工智能和大数据有什么类似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否类似?能进行有用的比较吗?

这两种技能所具有的一个共同点是爱好。NewVantage Partners公司对企业管理人员进行的大数据和人工智能查询发现,97.2%的企业高管表明他们的公司正在出资、构建或发动大数据和人工智能方案。更重要的是,76.5%的企业高管以为人工智能和大数据密切相关,数据的更大可用性正在增强其安排内的人工智能和认知。

有人以为将人工智能与大数据结合在一起是一个很天然的过错,其部分原因是两者实际上是共同的。但它们是完结相同使命的不同东西。但首要要做的事是先澄清二者的界说。很多人并不知道这些。咨询巨子PriceWaterhouse Coopers公司的高档研究员Alan Morrison说:“我发现很多人对真实的大数据或大数据剖析并不太了解,或许仅仅以几个杰出的比如来了解人工智能。”

人工智能与大数据的差异

他说,人工智能与大数据一个首要的差异是大数据是需求在数据变得有用之前进行整理、结构化和集成的原始输入,而人工智能则是输出,即处理数据发生的智能。这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是一种核算方法,它答应机器履行认知功用,例如对输入起效果或作出反响,类似于人类的做法。传统的核算运用程序也会对数据做出反响,但反响和呼应都有必要选用人工编码。假如呈现任何类型的过失,就像意外的成果相同,运用程序无法做出反响。而人工智能体系不断改动它们的行为,以习气查询成果的改变并修正它们的反响。

支撑人工智能的机器旨在剖析和解说数据,然后依据这些解说解决问题。经过机器学习,核算时机学习一次怎么对某个成果采纳举动或做出反响,并在未来知道采纳相同的举动。

大数据是一种传统核算。它不会依据成果采纳举动,而仅仅寻觅成果。它界说了非常大的数据集,但也可所以极端多样的数据。在大数据会集,能够存在结构化数据,如联络数据库中的业务数据,以及结构化或非结构化数据,例如图画、电子邮件数据、传感器数据等。

它们在运用上也有差异。大数据首要是为了取得洞察力,例如Netflix网站能够依据人们观看的内容了解电影或电视节目,并向观众引荐哪些内容。因为它考虑了客户的习气以及他们喜爱的内容,推断出客户或许会有相同的感觉。

人工智能是关于决议计划和学习做出更好的决议。无论是自我调整软件、自动驾驶轿车仍是检查医学样本,人工智能都会在人类之前完结相同的使命,但速度更快,过错更少。

人工智能和大数据协同作业

尽管它们有很大的差异,但人工智能和大数据依然能够很好地协同作业。这是因为人工智能需求数据来树立其智能,特别是机器学习。例如,机器学习图画辨认运用程序能够检查数以万计的飞机图画,以了解飞机的构成,以便将来能够辨认出它们。

当然,这是数据预备的重要进程,Morrison指出,“人们开始运用的数据是大数据,可是为了练习模型,数据需求结构化和集成到足够好的程度,以便机器能够可靠地辨认数据中的有用形式。”

大数据供给了很多的数据,而有用的数据有必要首要从很多冗杂的数据中心分离出来,然后再做任何事情。人工智能和机器学习中运用的数据现已被“整理”了,无关的、重复的和不必要的数据现已被铲除。所以这是第一步。

在此之后,人工智能能够蓬勃发展。大数据能够供给练习学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习:初始训练能够定时搜集数据。人工智能运用程序一旦完结开始的训练,并不会中止学习。跟着数据的改变,它们将继续接纳新数据,并调整它们的举动。因而,数据是开始的和继续的。

这两种核算方法都运用形式辨认,但方法有所不同。大数据剖析经过次序剖析来找到形式,有时候是冷数据,或许是没有搜集到的数据。Hadoop是大数据剖析的根本结构,它是开始规划用于在低服务器利用率的夜间运转的批处理进程。

机器学习从搜集的数据中学习并不断搜集。例如,自动驾驶轿车从未中止搜集数据,而且不断学习和锻炼其流程。数据总是以新鲜的方法呈现并一向采纳举动进行处理。

大数据在人工智能中的效果

人工智能一向在被人们重视。很多人对1999年推出的一部电影“黑客帝国”的情节浮光掠影,人类与那些变得聪明的机器殊死搏斗。但在实际的施行进程中,人工智能直到最近一向是边际技能。

人工智能完成最大的腾跃是大规模并行处理器的呈现,特别是GPU,它是具有数千个内核的大规模并行处理单元,而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度,现在现已使它们可行。

大数据能够选用这些处理器,机器学习算法能够学习怎么重现某种行为,包含搜集数据以加快机器。人工智能不会像人类那样推断出定论。它经过实验和过错学习,这需求很多的数据来教授和训练人工智能。

人工智能运用的数据越多,其取得的成果就越精确。在曩昔,人工智能因为处理器速度慢、数据量小而不能很好地作业。也没有像当今先进的传感器,而且其时互联网还没有广泛运用,所以很难供给实时数据。

现在,人们具有所需求的全部:快速的处理器、输入设备、网络和很多的数据集。毫无疑问,没有大数据就没有人工智能。

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