Vikas Arora作者丁楠雅校对万文菁翻译

人工智能和大数据是如何联系在一起的?

本文将讲解如何通过人工智能和大数据解决与数据相关的所有可能问题。

大数据人工智能是当今最流行和最有用的两项技术。人工智能诞生于十多年前,大数据诞生于几年前。计算机可以用来存储数百万条记录和数据,但分析这些数据的能力是由大数据提供的。

可以说,大数据人工智能是两大令人惊叹的现代技术集合,为机器学习注入动能,不断重复和更新数据库,同时借助人类的干预和递归实验进行优化。本文将讲解如何通过人工智能大数据解决与数据相关的所有可能问题。

大数据人工智能

大数据人工智能数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本,通过它,各种机器可以发送或接收数据,并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据,并从中得出有意义的见解。

例如,我们考虑这样的情景:一个皮革服装制造商将其服装出口到欧洲,通过从市场上收集数据并通过各种算法进行分析,商家可以识别客户的行为和兴趣,再根据客户的兴趣提供服装。在这里,算法可以帮助我们洞察市场并找到准确信息。 

大数据如何助力人工智能

众所周知,人工智能将减少人类的整体干预和工作,所以人们认为人工智能具有所有的机器学习能力,并将创造机器人来接管人类的工作。人工智能的扩张会降低人的作用,大数据的介入是变革的关键。因为机器可以根据事实做出决定,但不能涉及情感互动,但是数据科学家可以基于大数据将情商囊括进来,让机器以正确的方式做出正确的决定。

比如,对于任何一个医药公司的数据科学家来说,他不仅要分析客户的需求,还要遵守该地区特定市场的规章制度,调整药物成分为该市场提供最佳选择,机器学习不太可能完成这种任务。

所以很明显,人工智能大数据的融合不仅仅是人才和学习同时进行,还为任何一个新的品牌和公司带来很多新的概念和选择。人工智能大数据的结合可以帮助公司以最好的方式了解客户的兴趣。通过机器学习,公司可以在最短的时间内识别客户的兴趣。 

大数据如何助力全球多元化?

随着市场上新技术和新工具的不断推出,机器学习人工智能工具的成本也在显著降低。

由于价格下降,越来越多的公司将采用这种技术。即使在不同文化、语言、宗教的地区,技术和工具都同样受欢迎。同时,供应商必须根据客户的需求为市场提供等价的解决方案。

大数据技术和工具将帮助公司根据客户的地区和语言提供相关解决方案,同时机器学习将帮助他们为公司提供不影响客户情绪的解决方案。就像任何以女性为导向的产品一样,不过在斯里兰卡和伊朗市场的产品营销方式将完全不同,因为这两个地区的女性情绪可能完全不一样。 

大数据人工智能提升市场分析洞察力

目前,大数据人工智能市场还处于起步阶段,服务提供商还不知道客户具体在哪里,他们的需求是什么。随着时间的推移,他们将实现准确的客户需求,并计划相应的报价和产品功能。随着时间的推移,组织将认识到他们客户的确切需求是什么,甚至基于人工智能的解决方案也可能需要进行巨大的变化,因为客户的需求可能会有所不同。

人工智能技术与大数据一起使用

有几种人工智能技术可与大数据一起使用,以下是其中的几种:

 1. 异常检测

对于任何数据集,可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。 

2. 贝叶斯定理

贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析,这个定理是最有用的,它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。

3. 模式识别

模式识别是一种机器学习技术,用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下,这些模式可以被识别出来,被称为监督学习

4. 图论

图论建立在图形研究的基础上,图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点关系,可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。

总结

可以说,人工智能大数据是公司广泛使用的两种新兴技术。甚至这些技术也被他们用来以一种有组织和更智能的方式提供更好的客户体验。这些技术可以结合在一起,为客户提供无缝的体验。

人工智能大数据使用了很多方法和技术,但是它们可以以一种集成的方式使用,并提供结果供公司分析客户兴趣,为他们提供最佳优化的服务。

原文标题:

How are Artificial intelligence and Big Data connected?

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数据分析技术

数据分析是一类统计方法,其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系,并绘制出统计信息图,以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据,以便弄清哪些是同质的,从而更好地了解数据。 数据分析可以处理大量数据,并确定这些数据最有用的部分。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

异常检测技术

在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。 异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。

模式识别技术

模式识别(英语:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

监督学习技术

监督式学习(Supervised learning),是机器学习中的一个方法,可以由标记好的训练集中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例。训练集是由一系列的训练范例组成,每个训练范例则由输入对象(通常是向量)和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

图论技术

图论是以“图”为研究对象的一个数学分支,是组合数学和离散数学的重要组成部分。图是用来对对象之间的成对关系建模的数学结构,由“顶点”(又称“节点”或“点”)以及连接这些顶点的“边”(又称“弧”或“线”)组成。值得注意的是,图的顶点集合不能为空,但边的集合可以为空。图可能是无向的,这意味着图中的边在连接顶点时无需区分方向。否则,称图是有向的。

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