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杭州达内教育告诉你人工智能和大数据的区别

  • 时间:2018-11-28 20:13
  • 发布:人工智能
  • 来源:人工智能

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。


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。


杭州达内教育紧随时代前沿,开设了人工智能与大数据专业,欢迎小伙伴们详情了解。


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。


虽然它们有很大的区别,但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习。例如,机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像,以了解飞机的构成,以便将来能够识别出它们。


人工智能实现*的飞跃是大规模并行处理器的出现,特别是GPU,它是具有数千个内核的大规模并行处理单元,而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度,现在已经使它们可行。

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大数据可以采用这些处理器,机器学习算法可以学习如何重现某种行为,包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习,这需要大量的数据来教授和培训人工智能。


人工智能应用的数据越多,其获得的结果就越准确。在过去,人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。也没有像当今先进的传感器,并且当时互联网还没有广泛使用,所以很难提供实时数据。人们拥有所需要的一切:快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问,没有大数据就没有人工智能。

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