人工智能与大数据怎样结合

人工智能与大数据怎样结合

你好·大数据分析属于认知计算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（MachineLearning）、行业模型等，大数据分析强调的是获得洞察，通过这些洞察进行预测。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但的是靠专家提供。对于认知计算而言，洞察和预测只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习（DeepLearning），它的学习方法与传统方法不同，的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。希望能够帮助到你

人工智能需要有大数据支撑 人工智能主要有三个分支： 1.基于规则的人工智能； 2.无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能； 3.基于神经元网络的一种深度学习。 基于规则的人工智能，在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理，缺乏灵活性，不适合实用化。因此，人工智能实际上的主流分支是后两者。 而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的cpu对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。