大数据与计算智能区别?
大数据和计算智能是两个不同的概念,它们代表了不同的领域和技术。
1. 大数据:大数据指的是处理大规模和复杂数据集的技术和方法。它侧重于收集、存储、处理和分析大量的结构化和非结构化数据,以便从中提取新的信息和洞察。大数据技术包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等多个方面。它的目标是发现隐藏在数据中的模式、趋势和关联,并为决策提供支持。
2. 计算智能:计算智能是指模仿和应用人类智能的计算机技术和方法。它包括各种人工智能和机器学习技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。计算智能的目标是使计算机能够感知、理解、学习和推理,以解决复杂的问题,做出智能的决策和行为。
尽管大数据和计算智能有时会一起使用,但它们的重点和目标不同。大数据侧重于处理和分析海量数据,以提取有价值的信息和洞察,而计算智能则侧重于使计算机能够智能地处理和解决问题。因此,大数据和计算智能可以说是相互补充的技术,在实践中常常结合应用来实现更好的结果。
计算智能与大数据的区别在于以下几个方面:
1、目的不同;
2、对象不同;
3、背景不同;
4、价值不同。其中,目的不同是指,大数据是为了发掘信息价值,而计算智能主要是通过互联网管理资源,提供相应的服务。
一、区别
1、目的不同
大数据是为了发掘信息价值,而计算智能主要是通过互联网管理资源,提供相应的服务。
2、对象不同
大数据的对象是数据,计算智能的对象是互联网资源以及应用等。
大数据和人工智能有什么关联?
大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么,到底什么是大数据呢?
人们经常笼统地说,大数据就是大规模的数据。
这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如,地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值,因为地球围绕太阳运转的物理规律,人们已经研究得比较清楚了。
那么,大数据到底是什么?大数据是如何产生的?什么样的数据才最有价值,最适合作为计算机的学习对象呢?
根据马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:
信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。
信息存储:全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储能力增加了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。
信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。
大数据和机器学习是我的主要研究方向,同时也在带相关方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。
要想搞清楚大数据与AI之间的关系,首先要了解大数据和AI的概念。大数据是互联网和物联网发展的必然结果,大数据技术的重点在于实现数据价值化,整个大数据产业链也紧紧围绕数据进行展开,包括数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用。另外,云计算技术与大数据技术也有密切的联系,云计算为大数据提供了服务支撑。
人工智能目前已经经过了60多年的发展,主要的研究领域集中在机器学习、自然语言处理、自动推理、知识表示、计算机视觉和机器人学等六大方面,重点的问题在于“合理的思考”和“合理的行动”。人工智能由于是典型的交叉学科,所以目前依然处在行业发展的初期,人工智能领域依然有大量的课题需要攻克,也需要解决落地应用问题。
大数据与人工智能的关系可以通过三个角度来描述,其一是大数据是人工智能的基础,大数据带来大智慧;其二是人工智能促进大数据的发展;其三是大数据和人工智能共同组建了一个新的技术生态。
大数据的发展在很大程度上推动了人工智能的发展,比如机器学习需要大量的训练数据,数据量越大则训练的效果就会越好,所以在大数据时代,机器学习包括深度学习受到了广泛的关注,一系列基于机器学习的产品在陆续开始落地应用,比如自动驾驶、智能诊疗等。
人工智能的发展反过来也极大的促进了大数据的发展,比如人工智能领域需要采集更多的数据,而且要对这些数据进行清洗、归并、分析等处理过程,这个过程也在促进大数据技术的发展。另外,大数据和人工智能之间还存在两个重要的技术板块,其一是云计算(提供计算资源服务),其二是物联网(提供人工智能产品的落地应用场景),所以大数据和人工智能的发展将带动一个新的技术生态。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
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可以这样说,大数据是人工智能的基石,动力。而且,大数据和深度学习也是密不可分的,深度学习从大数据中挖掘有价值的、有规律的数据,来解决实际问题。没有大数据,就没有人工智能的今天和明天。
比如说谷歌的阿尔法狗,它之所以能在围棋界达到超越人类最高水平的境界,是通过不断进行学习,他的学习资料就是之前的上百万份棋谱,他通过学习海量棋谱,然后自己与自己对弈,再不断学习中,总结规律。它的海量棋谱就是大数据,因为有了这些数据,他的水平才达到世界最高水平。
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等等,就像人一样学会某些知识、然后通过大数据学习来的这些知识再运用到之前从未见到过新数据上,从而可以解决某些问题。
再举个列子,图像识别。谷歌公司的图像识别程序,首先是通过学习海量数据,让这个程序找到规律,猫是啥样的,狗有哪些特征……等等,当计算机程序从这些大数据中找到规律以后,再识别新的图片,如果图片中有这个程序所学习到的特征规律,就会识别出新照片里有猫、狗……在实际生活中,图像识别在照片分类等实际工作被广泛应用。好比我们熟知的人脸识别。
所以说,没有大数据,就没有人工智能如今的高速发展,没有大数据作为“食物”,人工智能是无法获得养分而茁壮成长的。大数据和深度学习是密不可分的,可以说,大数据和深度学习是人工智能的左膀右臂,大数据助力人工智能发展走向快车道。
大数据时代与人工智能,你怎么看?一起来聊聊
我是境梦飞沙,人工智能学习者,期待与您相遇。
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