大數(shù)據(jù)與人工智能如何創(chuàng)造新的可能性?通過結(jié)合人工智能 (AI) 和大數(shù)據(jù)，企業(yè)組織可以看到和預(yù)測關(guān)鍵領(lǐng)域的未來趨勢，包括商業(yè)、技術(shù)、金融和醫(yī)療保健。

　　通過結(jié)合人工智能 (AI) 和大數(shù)據(jù)，企業(yè)組織可以看到和預(yù)測關(guān)鍵領(lǐng)域的未來趨勢，包括商業(yè)、技術(shù)、金融和醫(yī)療保健。

　　人工智能是計(jì)算機(jī)對(duì)人類智能的模擬。通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，我們可以制造“智能”機(jī)器，這些機(jī)器可以利用認(rèn)知推理根據(jù)提供給它們的數(shù)據(jù)做出決策。

　　另一方面，大數(shù)據(jù)是應(yīng)用于大量數(shù)據(jù)以從中挖掘信息的計(jì)算策略和技術(shù)的總稱。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括捕獲和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，然后分析數(shù)據(jù)以制定戰(zhàn)略決策并改善業(yè)務(wù)成果。大多數(shù)公司在孤島中部署大數(shù)據(jù)和人工智能，以構(gòu)建其現(xiàn)有數(shù)據(jù)集并開發(fā)可以獨(dú)立思考的機(jī)器。

　　但是，大數(shù)據(jù)實(shí)際上是人工智能的原材料。因此，當(dāng)大數(shù)據(jù)遇到人工智能時(shí)，它們有可能同時(shí)改變數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)方式和機(jī)器學(xué)習(xí)的方式。

　　人工智能及其子集

　　人工智能 (AI) 利用計(jì)算機(jī)和機(jī)器來模仿人類思維的解決問題和決策能力。它是許多不同技術(shù)的組合，使機(jī)器能夠以類似人類的智能水平感知、理解、行動(dòng)和學(xué)習(xí)。以下是人工智能的子集：

　　機(jī)器學(xué)習(xí)

　　深度學(xué)習(xí)

　　自然語言處理

　　專業(yè)系統(tǒng)

　　機(jī)器人學(xué)

　　機(jī)器視覺

　　語音識(shí)別

　　什么是大數(shù)據(jù)及其 3V ?

　　大數(shù)據(jù)是包含更多種類、數(shù)量不斷增加且速度更快的數(shù)據(jù)。

　　盡管大數(shù)據(jù)本身的概念相對(duì)較新，但大數(shù)據(jù)集的起源可以追溯到 1960 年代和 70 年代，當(dāng)時(shí)數(shù)據(jù)世界剛剛開始出現(xiàn)第一個(gè)數(shù)據(jù)中心和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。

　　大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity：

　　體積( Volume)：

　　數(shù)據(jù)量很重要。使用大數(shù)據(jù)，您將不得不處理大量的低密度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這可以是價(jià)值未知的數(shù)據(jù)，例如社交平臺(tái)數(shù)據(jù)饋送、網(wǎng)頁或移動(dòng)應(yīng)用程序上的點(diǎn)擊流或支持傳感器的設(shè)備。對(duì)于某些企業(yè)組織而言，這可能是數(shù)十 TB ，甚至可能是數(shù)百 PB的數(shù)據(jù)。

　　速度(Velocity)：

　　速度是接收數(shù)據(jù)和(可能)采取行動(dòng)的快速速率。通常，最高速度的數(shù)據(jù)直接流入內(nèi)存而不是寫入磁盤。一些支持互聯(lián)網(wǎng)的智能產(chǎn)品實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)運(yùn)行，需要實(shí)時(shí)評(píng)估和操作。

　　種類(Variety)：

　　多樣性是指可用的多種類型的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型是結(jié)構(gòu)化的，并且很適合關(guān)系數(shù)據(jù)庫。隨著大數(shù)據(jù)的興起，數(shù)據(jù)出現(xiàn)了新的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型，例如文本、音頻和視頻，需要額外的預(yù)處理來獲取含義并支持元數(shù)據(jù)。

　　大數(shù)據(jù)和人工智能在數(shù)字時(shí)代的好處

　　企業(yè)每天都在分析和管理大量數(shù)據(jù)集。 客戶信息、員工詳細(xì)信息、業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，全部放在一起，可以是一個(gè)龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合，可以進(jìn)行分類和研究以進(jìn)行業(yè)務(wù)優(yōu)化。 大數(shù)據(jù)提供了以穩(wěn)健的方式收集和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的解決方案，而人工智能憑借其機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，以便在未來做出更好的決策。

　　以下是大數(shù)據(jù)的好處：

　　大數(shù)據(jù)降低了業(yè)務(wù)成本

　　大數(shù)據(jù)提高效率

　　大數(shù)據(jù)提高定價(jià)

　　大數(shù)據(jù)提供了更多與大企業(yè)競爭的工具

　　大數(shù)據(jù)使組織能夠?qū)Ｗ⒂诒镜仄?/p>

　　大數(shù)據(jù)有助于提高銷售額和忠誠度

　　大數(shù)據(jù)可確保您雇用合適的員工

　　零售品牌沃爾瑪已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)和人工智能來修改他們的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。每天有超過數(shù)百萬的客戶訪問他們的線上和線下商店，沃爾瑪收集了 PB 范圍內(nèi)的客戶數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析師處理龐大的數(shù)據(jù)集，幫助他們的機(jī)器學(xué)習(xí)算法掌握決策技能。研究網(wǎng)站上的流行產(chǎn)品、客戶購買習(xí)慣的模式以及商品供需關(guān)系，幫助沃爾瑪改造其網(wǎng)站和庫存以適應(yīng)客戶的需求，從而促進(jìn)他們的業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　人工智能算法通常在機(jī)器學(xué)習(xí)的初始階段處理樣本數(shù)據(jù)集。然而，將算法與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合起來可以讓機(jī)器從實(shí)際數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，而不是從樣本數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)。因此，我們可以有效地訓(xùn)練我們的機(jī)器，以便從學(xué)習(xí)階段就做出更好的決策。

　　氣象部門就是一個(gè)很好的例子。氣象臺(tái)中的服務(wù)器以文本、圖像和視頻的形式接收來自世界各地的衛(wèi)星、氣象站和中繼板的數(shù)據(jù)。在這些領(lǐng)域中使用與人工智能相結(jié)合的大數(shù)據(jù)來有效地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，然后使用圖像和視頻處理技術(shù)進(jìn)行天氣預(yù)測。

　　以下是人工智能的好處：

　　1)更少的人為錯(cuò)誤：人工智能的錯(cuò)誤空間更小。

　　2)做更復(fù)雜的任務(wù)：人工智能可以通過額外的努力和更大的責(zé)任來執(zhí)行更費(fèi)力的任務(wù)。

　　3) 24/7 可用：教育機(jī)構(gòu)和幫助熱線中心收到許多可以使用 AI 有效處理的查詢和問題。

　　4) 提供數(shù)字協(xié)助：智能手機(jī)、PC 或聯(lián)網(wǎng)家庭揚(yáng)聲器中的虛擬助手，如 Apple 的 Siri、微軟的 Cortana、谷歌的 Google Now、三星的 Galaxy S8 的 Bixby 和亞馬遜的 Alexa，提供上下文信息。

　　5)協(xié)助人類完成重復(fù)性任務(wù)：在銀行中，我們經(jīng)常看到許多文件驗(yàn)證以獲得貸款，這對(duì)于銀行所有者來說是一項(xiàng)重復(fù)性任務(wù)。使用人工智能認(rèn)知自動(dòng)化，業(yè)主可以加快驗(yàn)證文件的過程，客戶和業(yè)主都將從中受益。

　　6) 更高效：情緒與人工智能機(jī)器人無關(guān)，因此情緒不會(huì)影響效率。因此，它們總是富有成效的。

　　7) 教育下一代：如今，醫(yī)療專業(yè)人員接受了人工手術(shù)模擬器的培訓(xùn)。它使用有助于檢測和監(jiān)測神經(jīng)系統(tǒng)疾病并刺激大腦功能的應(yīng)用程序。

　　8)正確的決策：人工智能工具在商業(yè)世界中的集成提高了組織的效率。

　　盡管計(jì)算機(jī)在認(rèn)知水平上無法與人類大腦匹敵，但它們對(duì)于分類和組織我們?cè)诂F(xiàn)代世界中處理的大量數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。通過融合人工智能和大數(shù)據(jù)，我們可以獲得結(jié)構(gòu)化的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫，可以進(jìn)一步用于各種應(yīng)用。盡管這兩個(gè)領(lǐng)域的合并仍在進(jìn)行中，但我們可以期待我們?cè)谄髽I(yè)和日常生活中處理大量數(shù)據(jù)集的方式會(huì)迅速取得突破。