人工智能和大数据是人们熟悉的流行术语，但也可能存在一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和区别？他们有什么共同点？它们相似吗？他们能停止有效的比较吗？嵌入式定制
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有些人认为把人工智能和大数据分开是一个自然错误。当地的原因是它们在实践中是不同的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的是澄清二者的定义。很多人不知道。
人工智能与大数据的主要区别之一是，大数据是数据有用时需要清除、构造和集成的原始输入，而人工智能是数据处理产生的智能输出。这使两者有了实质性的区别。
人工智能是一种计算方法，它允许机器执行认知功能，如作用于输入或响应输入，类似于人类的实践。传统的计算应用程序也响应数据，但是响应和响应都必须手动编码。如果出现任何类型的错误，应用程序将无法响应，就像意外的结果一样。人工智能系统不时地改变他们的行为，以适应调查结果的变化并纠正他们的反应。
支持人工智能的机器被设计用来分析和解释数据，然后根据这些解释处理问题。机器学习后，计算一次如何采取行动或对结果做出反应的机会，并在将来采取相同的行动。
大数据是一种传统的计算。它不会对结果起作用，只会寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是非常多样的。在大型数据集中，可以存在构造数据（如关系数据库中的事务数据）和构造或非构造数据（如图像、电子邮件数据、传感器数据）。
尽管它们有很大的不同，人工智能和大数据仍然可以很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来构建智能，特别是机器学习。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数万个飞机图像，了解飞机的组成，以便将来识别它们。电话机器人好不好用？
人工智能最大的飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是具有数千个内核的GPU，而不是CPU中的数十个并行处理器。这大大加快了现有人工智能算法的速度，使它们成为可能。
人工智能应用程序的数据越多，结果就越准确。过去，由于人工智能的处理器速度慢，数据量小，它不能很好地工作。当时没有先进的传感器，互联网也没有得到广泛的应用，因此很难提供实时数据。人们拥有他们所需要的一切：快速处理器、输入设备、网络和大量数据集。毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。
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