人工智能与大数据怎样结合|

人工智能与大数据怎样结合

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。

大数据是人工智能的前提。

解读 大数据 云计算与大数据

云计算可谓是大数据的最好载体。随着数据量的快速增长，大数据的存储和运算越来越复杂，传统企业在运作时需要投入很高的人力物力，于是把涉及存储运算的基础设施抽象和独立出来，形成的专门性服务称为云计算。

云计算和大数据之间的关系，经常让人产生混淆。打个简单比方，云计算好比大数据时代的“电”，注重服务的通用性;大数据系统则是“家用电器”，关注实际的用途和效果。

长期以来，传统企业信息化系统采用关系数据库来存储数据，其中规模较大的通常被称为“数据集市”。随着采集数据的种类越来越多，部分行业领先公司把不同数据集市集中到一个大系统，形成企业级数据仓库，由专门的数据团队管理和维护。但随着数据量的惊人增长，传统数据库无法支撑起新的存储需求了，分布式数据存储系统和分布式文件系统被发明出来并得以广泛应用。这些技术也为大数据的运用铺平道路。

大数据时代，云计算的出现大大降低了大数据应用门槛。目前，云计算服务分为两大类：公有云和私有云。公有云是在开放网络中为客户提供服务，用户并不完全拥有云资源，相当于通过一根电线接入供电网;私有云则是为特定客户单独使用而构建，独占使用的服务资源，相当于在家里安装了一台发电机。但从发展形势看，未来无论是企业还是个人应用，采用云计算作为载体，大数据作为上层应用的方式将是最优的发展方向。

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