大数据已成为人工智能的助推力

  随着人工智能技术的细分场景越来越多,人工智能带来的第四次工业革命浪潮已成汹涌之势,众多传统行业借助AI赋能产业结构,不断升级换代与创新变革,新产品也在不断涌现,AI也在潜移默化改变着生活的方方面面,生物识别、视频识别、内容审核、智能安防等。国内更是诞生了一些优秀人工智能初创企业。当前,人工智能已经不仅仅是提升工作效率的一种技术手段,同时还在重塑着产业链和价值创造方式。

  人工智能这几年有了这么大的突破,其中一个重要的推动力就是大数据。

  在大数据这个概念出现之前计算机并不能很好的解决需要人去做判别的一些问题。所以说如今的人工智能不如说是数据智能,人工智能其实就是用大量的数据作导向,让需要机器来做判别的问题最终转化为数据问题。

  技术型的高科技创业公司都喜欢特别的新东西,大数据与几年前的火热相比,近几年关注程度略有下降。大数据学习扣群: 74零零加413八yi大数据这个概念兴起是在2011年至2014年期间,早年的大数据是在大型互联网公司中重度使用和推动的技术,这些大公司面对着前所未有的数据量,需要采集数据,存储数据,清理数据,查询数据,分析数据,可视化数据。而这部分有些由产品来完成,有些由人力来完成,归根结底,对于这一切工作,都需要建立一个数据驱动的文化。

  大数据的价值

  没有数据支撑的个例没有任何参考意义

  在稳定收入的人群里,大约三到五成的人在炒股,据统计,95%的个人投资最终跑不赢大盘,50-70%的频繁短线交易中甚至在亏钱。那么他们为什么还要炒股,一方面是对自己的炒股能力的自信,另一方面看到周边赚钱的个例,让他们觉得炒股赚钱很容易,但是只要看看统计数据,就会得到相反的结论。

  大量数据的意义

  2005年,第一次做机器翻译的Google请来了机器翻译专家弗朗兹.奥科,一年之后做出了当时世界上最好的机器翻译系统,在NIST的年度评审结果中,Google的BLEU得分51%,领先第二名5%,而基于语法规则翻译的SYSTRAN仅为10.79%。奥科的秘诀却还是两年前的方法,利用了比其他研究机构多几千甚至上万倍的数据,训练出一个六元模型。一般来说,要估计N元模型的各个条件概率,要有足够多的数据,N越大,数据要越多。如果多使用两三倍的数据,机器翻译效果会好一点,但是几万倍的数据增加,量变的积累导致质变,就能达到更好的效果。

  大数据的重要性

  AI时代 大数据成人工智能应用重点

  在医疗保健里面,基因的缺陷和很多疾病都有关系,要想搞清楚其中的关系: 传统的方法是通过实验才能清楚某一段基因的机理,但这可能是个漫长的过程。还需要考虑到它的缺陷带来的身体的变化,再研究这种变化可能导致的疾病,或者什么情况下会导致疾病。但科学家研究几十年,都很难找到很多疾病的关系。 而数据统计方法与这些正好相反,可以从数据出发,找到基因缺陷与疾病在统计上的相关性,然后再反过来分析这种相关性的内在原因。

  人工智能赋能各个行业

  AI时代 大数据成人工智能应用重点

  随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的优化,人工智能正在让生活变得更高效。人工智能的持续进步和广泛应用带来的好处是巨大的,为了让它真正有益于社会,同样不能忽视的还有对人工智能的价值引导以及伦理调节。

  2020年作为一个重要的时间节点,相关机构预测将会有500亿只能设备接入互联网,这500亿设备都具备感知通讯和一部分处理的能力,他们会时时不断的往服务端传数据,那时人类所采集和传输的数据都只是其中的一小部分,而到了5G时代,数据就不光是为人服务了,也是在为物服务。人工智能也将随着大数据的发展,将智能应用发展得淋漓尽致,在各行各业都得到广泛的应用。包括智能家居,智慧金融,智能客服,智能医疗等各大领域。

?

原文地址:https://www.cnblogs.com/qfjavabd/p/10471555.html

时间: 2024-11-10 13:20:27

大数据已成为人工智能的助推力的相关文章

一周实现大数据可视化分析——敏捷BI助艾瑞咨询集团实现互联网的大数据分析

相对传统分析方法,通过敏捷BI和Hadoop的互补,艾瑞咨询集团的业务效率获得数倍的提升:线下报告交付周期从3至4周缩短至小于1周,软件交付从半年缩短至一个月. 当前,一提到大数据人们就会想Hadoop,它似乎成为大数据的"代言人".不可否认,Hadoop在集群扩展性和成本上都有巨大的优势,但是,Hadoop并不适合做实时分析系统. 因此,很多企业都会利用Hadoop实现数据存储,再通过其他工具实现对大数据的高速捕获和实时分析.这里,我们将通过艾瑞咨询集团的一个真实案例,解读一下敏捷B

云计算,大数据,人工智能三者有何关系?【转】

转自:[http://cloud.idcquan.com/yjs/115806.shtml]原文:来源:今日头条/领先网络 2017-05-02 17:17 云计算,大数据,和人工智能,最近火的不行不行的词汇,似乎不相同,但又似乎相互关联,到底是什么样的关系呢?其实他们本没有什么关系,各自活在不同的世界里,然而随着互联网的发展,相互纠葛在了一起. 云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面.想象你有一大堆的服务器,交换机,存储设备,放在你的机房里面,你最想做

人工智能和大数据到底有什么关系?是如何联系在一起的?

大数据和人工智能是当今最流行和最有用的两项技术.人工智能诞生于十多年前,大数据诞生于几年前.计算机可以用来存储数百万条记录和数据,但分析这些数据的能力是由大数据提供的. 可以说,大数据和人工智能是两大令人惊叹的现代技术集合,为机器学习注入动能,不断重复和更新数据库,同时借助人类的干预和递归实验进行优化.本文将讲解如何通过人工智能和大数据解决与数据相关的所有可能问题. 01 大数据与人工智能 大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人.许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命.

互联网引发数据大爆炸,发展人工智能是必由之路

2011年4月1日,<科学>杂志发表署名文章,指出:我们现在正处于互联网数据大爆炸的历史发展时期.请看下图: 上图表明,从1986年到2007年,人类数据存储能力的增长情况,2002年是一个发展转折点,大喇叭口好似一个数据大爆炸的景象,其中,黄色区域表示互联网数据存量(94%),年增长率为58%.截止2007年,全人类数据总存量大约为2.9乘10的20次方比特. 互联网数据大爆炸,符合摩尔定律.近几年,世界基于大数据技术的人工智能学科的大发展,也适应了全球数据大爆炸的新形势. 实际上,数据爆炸

中国是大数据人工智能的发祥地

2013年,在微软(中国)举行的一次"头脑风暴"中,机器人"小冰"诞生了.一年来,经历了风风雨雨,"小冰"茁壮成长,带动了国内互联网企业走向正确的发展方向. 大数据能够产生人工智能(AI)?在1981年,我们创办"中国人工智能学会"(国家一级学会)的时候,根本没有这个概念.微软"小冰"的问世,标志着新一代人工智能的确立.. 中国7亿网民产生的大数据集合,堪称世界第一.但是,这个大数据的价值密度很低.怎么过滤

云计算、大数据和人工智能简单概述

今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火,并且它们之间好像互相有关系:一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算--感觉三者之间相辅相成又不可分割.但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下. 一.云计算最初的目标 我们首先来说云计算.云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源.网络资源.存储资源三个方面. 管数据中心就像配电脑 什么叫计算.网络.存储资源? 比

云计算、大数据和人工智能科普

一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算……感觉者之间相辅相成又不可分割.但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下. 今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系. 一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割. 但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下. 云

转-云计算、大数据和人工智能的科普类文件

作者: 刘超 www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html 原标题:不是技术也能看懂云计算,大数据,人工智能 我今天要讲这三个话题,一个是云计算,一个大数据,一个人工智能,我为什么要讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常非常的火,它们之间好像互相有关系,一般谈云计算的时候也会提到大数据,谈人工智能的时候也会提大数据,谈人工智能的时候也会提云计算.所以说感觉他们又相辅相成不可分割,如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系,所以有必要解释一

云计算、大数据和人工智能有什么区别?理清楚其实并不难

兼具经济效益与情怀的云计算:努力把信息变为智慧的大数据:模拟人类大脑工作方式,学会推理的人工智能.三个从出身开始就注定"量子纠缠"的伙伴,他们之间相亲相爱,相辅相成的跌宕故事,献给非专业技术背景,但是需要了解行业的你. 今天跟大家讲讲云计算.大数据和人工智能.这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系. 一般谈云计算的时候会提到大数据.谈人工智能的时候会提大数据.谈人工智能的时候会提云计算--感觉三者之间相辅相成又不可分割. 但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关