大数据 vs. AI

发布时间：2021-07-23 17:33:48 所属栏目：大数据来源：互联网

导读：大数据vs.人工智能是一种公平的比较吗?在某种程度上，它是，但首先让我们先厘清它们之间的区别。人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语，但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效

虽然它们有很大的区别，但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，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以万计的飞机图像，以了解飞机的构成，以便将来能够识别出它们。

当然，这是数据准备的重要步骤，Morrison指出，“人们开始使用的数据是大数据，但是为了训练模型，数据需要结构化和集成到足够好的程度，以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。”

大数据提供了大量的数据，而有用的数据必须首先从大量繁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使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除。所以这是第一步。

在此之后，人工智能可以蓬勃发展。大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初始培训可以定期收集数据。人工智能应用程序一旦完成最初的培训，并不会停止学习。随着数据的变化，它们将继续接收新数据，并调整它们的行动。因此，数据是最初的和持续的。

这两种计算方式都使用模式识别，但方式有所不同。大数据分析通过顺序分析来找到模式，有时候是冷数据，或者是没有收集到的数据。Hadoop是大数据分析的基本框架，它是最初设计用于在低服务器利用率的夜间运行的批处理过程。

机器学习从收集的数据中学习并不断收集。例如，自动驾驶汽车从未停止收集数据，并且不断学习和磨练其流程。数据总是以新鲜的方式出现并始终采取行动进行处理。

大数据在人工智能中的作用

人工智能一直在被人们关注。很多人对1999年推出的一部电影“黑客帝国”的情节记忆犹新，人类与那些变得聪明的机器殊死搏斗。但在现实的实施过程中，人工智能直到最近一直是边缘技术。

人工智能实现最大的飞跃是大规模并行处理器的出现，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，现在已经使它们可行。

大数据可以采用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某种行为，包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。

人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。在过去，人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。也没有像当今先进的传感器，并且当时互联网还没有广泛使用，所以很难提供实时数据。

如今，人们拥有所需要的一切：快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问，没有大数据就没有人工智能。

（编辑：宿州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!