人工智能与大数据如何彻底改变数字世界？

大数据和人工智能是两种奇妙的技术，它们相辅相成，造福人类。这两种技术可以帮助组织理解和利用消费者信息。人工智能的兴起受到大数据的影响，因为它需要数据才能发挥作用。97.2%的CEO表示，他们的公司投资于大数据和人工智能工作。
通过将人工智能技术与大数据相结合，企业可以从数据中提取更多相关见解，并最终获得竞争优势。
什么是人工智能（AI）？

人工智能是数字计算机或由计算机控制的机器人执行智能生物通常执行的活动的能力。该短语通常是指开发具有与人类相似的认知能力的系统的过程，例如推理、辨别意义、形成概括或从经验中学习的能力。
什么是大数据？

数据科学是利用机器学习、人工智能和大数据等尖端技术进行数据分析的研究。它分析大量有组织的、半结构化的和非结构化的数据，以提取信息，从中可以形成一种模式，这些模式对于选择是否追求新的商机、增强产品或服务或最终扩大公司很有价值。
大数据是商业中用于描述理解大量数据的过程的术语。
数据科学管道如下所示：
选择目标和业务问题- 组织的目标、他们渴望达到的水平以及他们现在面临的挑战都被考虑在内。根据这些变量考虑适当的数据类型。
数据将从众多相关来源获取 — 数据将从各种相关来源收集。
为了删除无关信息，数据被清理和过滤 -在过滤、清理的数据中查找隐藏的模式或同步，并以图形、图表或其他清晰易懂的格式绘制它们。
基于数据分析开发模型，然后对其进行验证。
人工智能与大数据之间的联系

了解这些服务如何协同工作，为组织提供惊人的洞察力的第一步是了解人工智能和大数据之间的关系。大数据对于人工智能学习和改进决策过程和模式至关重要，但大数据分析也需要人工智能。因此，您可以使用强大的分析功能来利用海量数据来获取重要的见解和信息。
大数据技术利用了人工智能的思想和方法。另一方面，人工智能要进步和提高决策能力，需要大量的数据和大数据支撑技术。
如果没有人工智能（AI），大数据将毫无意义，因为人类无法充分评估它。人工智能使机器人能够执行通常需要人类认知能力的工作。因此，系统可以在不需要人类环境的情况下做出智能判断。信息可以没有数据而存在，而数据不能没有信息而存在。借助 AI，可以优化使用海量数据。
他们在哪里工作？

人工智能和大数据在各个行业和领域都有实际用途。令人惊讶的是，这种技术在未发现明显异常的领域效果很好。
现在让我们来看看人工智能和大数据可能合作并产生实质性优势的一些最有前途的行业。
电子商务领域

大数据和人工智能对电子商务行业产生了很大的影响。智能聊天机器人、个性化建议、推送警报和个性化用户体验都被用来将其介绍给用户。
大数据和人工智能可以通过检查客户的购买趋势和历史来帮助商家发展他们的业务。此外，这使在线零售商能够有效地增强服务并为客户提供量身定制的购物体验。
营销企业

企业过去常常花费大量资金来宣传他们的产品并创建他们的品牌。然而，自从大数据和人工智能在营销技术中的出现以来，叙述发生了变化。
数字营销部门没有做出武断的决定，而是走上了一条清晰的道路。该行业的专家正在利用相关信息推动营销活动。此外，许多公司利用人工智能内容管理算法来提高其业务内容的质量。
汽车制造

自人工智能诞生以来，自动驾驶汽车的幕后工作就已经开始。它还没有成熟到能够自立的地步。世界各地正在进行大量的试验和测试。
深度学习模型训练自动驾驶汽车中的计算机做出判断。此外，人工智能技术驱动着许多自动驾驶汽车组件，例如雷达系统、碰撞警告系统、智能摄像头、传感器、车道控制和 GPS 系统。
智能设备

人工智能解决方案识别语音和自然语言处理能力的能力使人们的日常生活更加轻松。现在，所有智能手机平台都敦促其客户使用语音搜索的便利性来完成任务。
亚马逊、谷歌和Microsoft都致力于开发与消费者互动的智能音箱，并允许他们在闲暇时操作自己的家。
医疗

由人工智能驱动的医疗保健业务将为普通人提供廉价和快速的治疗选择。帮助该行业的一些技术包括机器人手术、虚拟诊断和远程医疗。
人工智能和大数据在医疗保健行业引起了重大动荡。患者可能会减少住院时间，并从医生的家庭咨询中受益。更先进的医疗技术还可以加快患者诊断速度，也许可以挽救生命。
人工智能如何与大数据交互？

公司收集消费者数据并利用这些见解来发展和成功。处于大数据流程各个阶段的用户，包括参与数据管理活动（如聚合、存储和检索）的用户，都可以从 AI 开发的解决方案中受益。
以下是人工智能在大数据中的三种应用：
模式识别

人工智能可以识别人眼无法识别的模式。它筛选大数据分析数据，以发现重复的趋势和同质的群体。模式识别是人工智能最重要的角色之一，因为它有助于数据过滤，并允许二人组发挥最佳性能。
异常检测和排除

大数据和人工智能协同工作，减少数据异常，这是典型数据中的异常值。当人工智能分析大量数据并检测趋势时，可以更容易地识别不同的数据位或特征，从而可以排除数据异常。大数据有助于数据存储，但人工智能允许数据净化以消除多余或无意义的信息。
构建算法

当大数据提供商收集和保存数据时，人工智能使用这些信息来创建使用模式识别和异常检测的算法。这些策略使 AI 能够区分数据集，而无需额外的指令。
利用大数据的人工智能未来

大数据和人工智能既是令人兴奋又令人恐惧的话题。这令人兴奋，因为它为各行各业迄今为止未被发现的途径铺平了道路。我们不知道这些技术能够做什么，这使得它变得可怕。