人工智能 用什么开发?人工智能和大数据哪个好?

棣棣 美股 59

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  • 小鱼儿的头像
    小鱼儿
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    想了解大数据与人工智能孰优孰劣,首先我们得从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。

    1、大数据

    大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果,其中物联网的影响最大,所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开,包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前,大数据的价值主要体现在分析和应用上,比如大数据场景分析等。

    2、人工智能

    人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向,目前机器学习的应用范围还是比较广泛的,比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”,如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

    3、大数据与人工智能 孰好孰坏

    大数据和人工智能虽然关注点并不相同,但是却有密切的联系,一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品),为智能体提供的数据量越大,智能体运行的效果就会越好,因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”,从而保障运行的可靠性和稳定性。

    目前大数据相关技术已经趋于成熟,相关的理论体系已经逐步完善,而人工智能尚处在行业发展的初期,理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说,如果从大数据开始学习是个不错的选择,从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说,两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题,发展空间都非常大。

    3年前 0条评论
  • 苑利平的头像
    苑利平
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    大数据前景是很不错的,像大数据这样的专业还是一线城市比较好,师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的,学习大数据可以按照路线图的顺序,

    学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构,你可以深度了解机构的口碑情况,问问周围知道这家机构的人,除了口碑再了解机构的以下几方面:

    1. 师资力量雄厚

    要想有1+1>2的实际效果,很关键的一点是师资队伍,你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色,都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性,也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师,一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

    2. 就业保障完善

    实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台,即能够为你提供良好的就业保障,让学员能够学到实在实在的知识,并向大数据学员提供一对一的就业指导,确保学员找到自己的心理工作。

    3. 学费性价比高

    一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果,如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作,你将获得比以往更多的投资。

    希望你早日学有所成。

    4年前 0条评论
  • 陈婉茹的头像
    陈婉茹
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    大数据
    Big data,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
    人工智能
    Artificial Intelligence,英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
    大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作,包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系,物联网为大数据提供了主要的数据来源,而云计算则为大数据提供了支撑平台。
    人工智能目前还处在初级阶段,主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。
    大数据与人工智能的关系
    大数据和人工智能虽然关注点不相同,但关系密切,可以这样说,大数据是人工智能的基石,动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的,有了大量数据,作为深度学习的“学习资料”,计算机可以从中找到规律,海量数据,加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。
    一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础,二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作,比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中,数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。
    人工智能就是大数据应用的体现,是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能,人工智能应用的数据越多,其获得的结果就越准确。
    河南新华欢迎学习
    4年前 0条评论
  • 兔宝宝的头像
    兔宝宝
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入,而人工智能则是输出,即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
    人工智能是一种计算形式,它允许机器执行认知功能,例如对输入起作用或作出反应,类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应,但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错,就像意外的结果一样,应用程序无法做出反应。而人工智能系统不断改变它们的行为,以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
    支持人工智能的机器旨在分析和解释数据,然后根据这些解释解决问题。通过机器学习,计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应,并在未来知道采取相同的行动。
    大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动,而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集,但也可以是极其多样的数据。在大数据集中,可以存在结构化数据,如关系数据库中的事务数据,以及结构化或非结构化数据,例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
    它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力,例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目,并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容,推断出客户可能会有同样的感觉。
    人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本,人工智能都会在人类之前完成相同的任务,但速度更快,错误更少。
    4年前 0条评论
  • 梁丹的头像
    梁丹
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    人工智能的发展现状处于成长期,由于相关人才的数量比较少,人工智能的人才市场处于空缺,出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展;一些省份也比较重视人工智能的发展
    4年前 0条评论
  • 张倩的头像
    张倩
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    两者其实是互通的,学好大数据对人工智能有很大的帮助。而人工智能的发展也是会有利于大数据和云计算等技术的进一步发展的。
    6年前 0条评论
  • 有有的头像
    有有
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    2个都不错。大数据是指采集很多数据,进行分析,找出一些规律。
    云计算,简单说就是对数据进行分析的处理过程,比如CPU的计算能力。
    人工智能就高深了,简单说就是把机器人做来能像人一样的思考,有自己的独特思维。
    时代在进步,科技在发展,而且这是人类的必然走向,人工智能会按着人们设置的方向发展,就目前的技术而言,人工智能不可能达到电影中的水平,可以自由发展,最起码一百年内没有希望,以后不敢保证!所以威胁谈不上,人工智能只会帮助人类更好的发展生活和探索新科技新领域!
    6年前 0条评论
  • 彤彤的头像
    彤彤
    这个人很懒,什么都没有留下~
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    大数据作为一个全新互联网的产业,大数据仍然处于快速发展初期,在这个快速发展的领域,每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价,大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。 数据是资源也是战略资源,大数据技术就是从数量庞大、结构复杂,快速获得有价值信息的能力,它已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点。
    一、大数据行业前景
    作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业,大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视,90%企业都在实用大数据。
    财政大数据包括:公安大数据。质检大数据。食品安全大数据.卫生大数据。共商大数据。民政大数据
    企业大数据包括:企业大数据。财务大数据。中小企业大数据。
    垂直行业大数据包括:大数据电视。大数据平台。金融大数据。税务大数据
    二、大数据时长规模
    2013年已达560亿元。 2014年已达1000亿元。2015年已达1350亿元。
    三、大数据职位高,收入更客观。
    你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机?能不能抓住这个时代的机遇,就在于你对大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿,掌握当下最紧缺的软件技能是关键!谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hopping技术的大数据人才!无论你精通大数据的哪一项类,都将在未来职场脱颖而出!
    7年前 0条评论
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