第一.人工智慧和大資料的聯絡

大資料和人工智慧是當今最流行和最有用的兩項技術。人工智慧誕生於十多年前，大資料誕生於幾年前。計算機可以用來儲存數百萬條記錄和資料，但分析這些資料的能力是由大資料提供的。

可以說，大資料和人工智慧是兩大令人驚歎的現代技術集合，為機器學習注入動能，不斷重複和更新資料庫，同時藉助人類的干預和遞迴實驗進行優化。本文將講解如何通過人工智慧和大資料解決與資料相關的所有可能問題。

大資料與人工智慧

大資料和人工智慧被資料科學家或其他大公司視為兩個機械巨人。許多公司認為人工智慧將給他們的公司資料帶來革命。機器學習被認為是人工智慧的高階版本，通過它，各種機器可以傳送或接收資料，並通過分析資料學習新的概念。大資料幫助組織分析現有資料，並從中得出有意義的見解。

例如，我們考慮這樣的情景：一個皮革服裝製造商將其服裝出口到歐洲，通過從市場上收集資料並通過各種演算法進行分析，商家可以識別客戶的行為和興趣，再根據客戶的興趣提供服裝。在這裡，演算法可以幫助我們洞察市場並找到準確資訊。

大資料如何助力人工智慧

眾所周知，人工智慧將減少人類的整體干預和工作，所以人們認為人工智慧具有所有的機器學習能力，並將創造機器人來接管人類的工作。人工智慧的擴張會降低人的作用，大資料的介入是變革的關鍵。因為機器可以根據事實做出決定，但不能涉及情感互動，但是資料科學家可以基於大資料將情商囊括進來，讓機器以正確的方式做出正確的決定。

比如，對於任何一個醫藥公司的資料科學家來說，他不僅要分析客戶的需求，還要遵守該地區特定市場的規章制度，調整藥物成分為該市場提供最佳選擇，機器學習不太可能完成這種任務。

所以很明顯，人工智慧和大資料的融合不僅僅是人才和學習同時進行，還為任何一個新的品牌和公司帶來很多新的概念和選擇。人工智慧和大資料的結合可以幫助公司以最好的方式瞭解客戶的興趣。通過機器學習，公司可以在最短的時間內識別客戶的興趣。

大資料如何助力全球多元化?

隨著市場上新技術和新工具的不斷推出，機器學習和人工智慧工具的成本也在顯著降低。

由於價格下降，越來越多的公司將採用這種技術。即使在不同文化、語言、宗教的地區，技術和工具都同樣受歡迎。同時，供應商必須根據客戶的需求為市場提供等價的解決方案。

大資料技術和工具將幫助公司根據客戶的地區和語言提供相關解決方案，同時機器學習將幫助他們為公司提供不影響客戶情緒的解決方案。就像任何以女性為導向的產品一樣，不過在斯里蘭卡和伊朗市場的產品營銷方式將完全不同，因為這兩個地區的女性情緒可能完全不一樣。

大資料和人工智慧提升市場分析洞察力

目前，大資料和人工智慧市場還處於起步階段，服務提供商還不知道客戶具體在哪裡，他們的需求是什麼。隨著時間的推移，他們將實現準確的客戶需求，並計劃相應的報價和產品功能。隨著時間的推移，組織將認識到他們客戶的確切需求是什麼，甚至基於人工智慧的解決方案也可能需要進行巨大的變化，因為客戶的需求可能會有所不同。

人工智慧技術與大資料一起使用

有幾種人工智慧技術可與大資料一起使用，以下是其中的幾種：

1. 異常檢測

對於任何資料集，可以使用大資料分析來檢測異常。這裡的故障檢測、感測器網路、生態系統分配系統的健康狀況都可以通過大資料技術來檢測。

2. 貝葉斯定理

貝葉斯定理是指根據已知條件推斷事件發生的概率。甚至任何事件的未來也可以在之前事件的基礎上預測。對於大資料分析，這個定理是最有用的，它可以使用過去或歷史資料模式計算客戶對產品感興趣的可能性。

3. 模式識別

模式識別是一種機器學習技術，用於識別一定數量資料中的模式。在訓練資料的幫助下，這些模式可以被識別出來，被稱為監督學習。

4. 圖論

圖論建立在圖形研究的基礎上，圖形研究中會使用到各種頂點和邊。通過節點關係，可以識別資料模式和關係。該模式對大資料分析人員進行模式識別有一定的幫助。這項研究對任何企業都很重要且有用。

第二.人工智慧和大資料的區別

人工智慧與大資料一個主要的區別是大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧。這使得兩者有著本質上的不同。

　　人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程式也會對資料做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何型別的差錯，就像意外的結果一樣，應用程式無法做出反應。而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。

　　支援人工智慧的機器旨在分析和解釋資料，然後根據這些解釋解決問題。通過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。

　　大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是極其多樣的資料。在大資料集中，可以存在結構化資料，如關係資料庫中的事務資料，以及結構化或非結構化資料，例如影象、電子郵件資料、感測器資料等。

　　它們在使用上也有差異。大資料主要是為了獲得洞察力，例如Netflix網站可以根據人們觀看的內容瞭解電影或電視節目，並向觀眾推薦哪些內容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。

　　人工智慧是關於決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟體、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智慧都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。

　　雖然它們有很大的區別，但人工智慧和大資料仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智慧需要資料來建立其智慧，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以瞭解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。

　　人工智慧實現最大的飛躍是大規模並行處理器的出現，特別是GPU，它是具有數千個核心的大規模並行處理單元，而不是CPU中的幾十個並行處理單元。這大大加快了現有的人工智慧演算法的速度，現在已經使它們可行。

　　大資料可以採用這些處理器，機器學習演算法可以學習如何重現某種行為，包括收集資料以加速機器。人工智慧不會像人類那樣推斷出結論。它通過試驗和錯誤學習，這需要大量的資料來教授和培訓人工智慧。

　　人工智慧應用的資料越多，其獲得的結果就越準確。在過去，人工智慧由於處理器速度慢、資料量小而不能很好地工作。也沒有像當今先進的感測器，並且當時網際網路還沒有廣泛使用，所以很難提供實時資料。人們擁有所需要的一切：快速的處理器、輸入裝置、網路和大量的資料集。毫無疑問，沒有大資料就沒有人工智慧。

總結

可以說，人工智慧和大資料是公司廣泛使用的兩種新興技術。甚至這些技術也被他們用來以一種有組織和更智慧的方式提供更好的客戶體驗。這些技術可以結合在一起，為客戶提供無縫的體驗。

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