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揭秘人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向有哪些?

2020-09-29 11:13:44 | 來源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

如今人工智能與大數(shù)據(jù)是當(dāng)下比較流行的詞,因此越來越多的人不斷的關(guān)注人工智能與大數(shù)據(jù)的發(fā)展情況。更好的了解人工智能與大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向,以便在發(fā)展中謀求更多的利益。因此人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向就成了這些人首要關(guān)注的。不過想要知道和更好的理解這個(gè)問題,首先讓我們了解一下人工智能和大數(shù)據(jù)。

  人工智能

1956年人工智能在達(dá)特茅斯正式被提出,它研究的事如何制造智能機(jī)器或模擬人類智能行為。

  AI主要領(lǐng)域

· 模式識(shí)別,通過計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行特征提取從而學(xué)習(xí)到模型,然后根據(jù)模型進(jìn)行判別。

· 機(jī)器學(xué)習(xí),讓機(jī)器具有學(xué)習(xí)的能力,使機(jī)器具有智能,涉及認(rèn)知科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)等。

· 機(jī)器翻譯,通過計(jì)算機(jī)將某種自然語言轉(zhuǎn)換成另一種自然語言,它是計(jì)算語言學(xué)的一個(gè)分支,涉及到語言學(xué)、計(jì)算機(jī)、認(rèn)知科學(xué)、信息論等學(xué)科。

· 自然語言處理,讓機(jī)器能理解自然語言,能夠像人類一樣生成和理解自然語言。

· 計(jì)算機(jī)視覺,使計(jì)算機(jī)能通過圖像來認(rèn)知環(huán)境信息的能力,比如識(shí)別環(huán)境找那個(gè)物體的形狀、位置、姿勢(shì)、運(yùn)動(dòng)等,進(jìn)一步還需要對(duì)其進(jìn)行理解。

· 專家系統(tǒng),一種具有名特定領(lǐng)域大量知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的系統(tǒng),就像人類某方面的專家具有豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),能夠快速解決相應(yīng)領(lǐng)域的問題。

  大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)這個(gè)詞最早出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代,當(dāng)時(shí)只是用來描述數(shù)據(jù)量很大,但并沒有給出明確的定義和概念意思。出現(xiàn)后沒有受到多少人的關(guān)注,直到2012年后大數(shù)據(jù)得到了各行各業(yè)的關(guān)注重視,很多學(xué)科和行業(yè)都會(huì)涉及大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)一時(shí)風(fēng)光無兩。

在技術(shù)方面,大數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)量一般都超出了單臺(tái)計(jì)算機(jī)的內(nèi)存容量,甚至大成百上千倍,所以在技術(shù)上就必須要有專門處理海量數(shù)據(jù)的工具。谷歌提出的MapReduc可以說是這方面的開山之作,以至于后來有了開源的Hadoop,屬于經(jīng)典的大數(shù)據(jù)處理工具。

大數(shù)據(jù)最早在大型互聯(lián)網(wǎng)和電商領(lǐng)域公司發(fā)展起來,2008年左右,這些公司收集到的數(shù)據(jù)大到傳統(tǒng)技術(shù)手段已經(jīng)無法處理,很難滿足業(yè)務(wù)的發(fā)展,于是大數(shù)據(jù)相關(guān)的理念和技術(shù)被相繼提出來。2010年隨著Web2.0的到來以及智能終端的普及,產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量更進(jìn)一步猛增,此時(shí)大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入人類社會(huì)生活。2012年大數(shù)據(jù)成為全球最熱門領(lǐng)域之一,國(guó)內(nèi)外很多公司都提出大數(shù)據(jù)相關(guān)戰(zhàn)略。2015年大數(shù)據(jù)正式進(jìn)入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略,此后一直發(fā)展快速。

  大數(shù)據(jù)特征

· 大容量,數(shù)據(jù)量超級(jí)大。

· 多種類,數(shù)據(jù)類型包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

· 真實(shí)性,大數(shù)據(jù)應(yīng)具有真實(shí)性,否則沒有價(jià)值。

· 時(shí)效性,大數(shù)據(jù)一般具有時(shí)效性。

  揭秘人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向有哪些?

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈逐漸成熟的大背景下,大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合也在向更全面的方向發(fā)展,大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合涉及到以下幾個(gè)方式:

  第一:大數(shù)據(jù)分析。從技術(shù)的角度來看,大數(shù)據(jù)分析是與人工智能一個(gè)重要的結(jié)合點(diǎn),機(jī)器學(xué)習(xí)作為大數(shù)據(jù)重要的分析方式之一,正在被更多的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景所采用。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅是人工智能領(lǐng)域的六大主要研究方向之一,同時(shí)也是入門人工智能技術(shù)的常見方式,不少大數(shù)據(jù)研發(fā)人員就是通過機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)入了人工智能領(lǐng)域。

  第二:AIoT體系。AIoT技術(shù)體系的核心就是物聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的整合,從物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)層次結(jié)構(gòu)來看,在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能之間還有重要的“一層”,這一層就是大數(shù)據(jù)層,所以在AIoT得到更多重視的情況下,大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合也增加了新的方式。

  第三:云計(jì)算體系。隨著云計(jì)算服務(wù)的逐漸深入和發(fā)展,目前云計(jì)算平臺(tái)正在向“全棧云”和“智能云”方向發(fā)展,這兩個(gè)方向雖然具有一定的區(qū)別(行業(yè)),但是一個(gè)重要的特點(diǎn)是都需要大數(shù)據(jù)的參與,尤其是智能云。

上述就是關(guān)于揭秘人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合發(fā)展方向有哪些的全部?jī)?nèi)容介紹,想了解更多關(guān)于人工智能的信息,請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。

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