人工智能与大数据这两者是相辅相成的，但是也有各自的区别

人工智能与大数据之间的区别

一个很大的不同是大数据是原始输入，在更有效之前，必须对其进行清理，结构化和融合，而人工智能技术则是由于计算出的统计数据而变得智能的输出。两者本质上是不同的。

人工智能技术是一种测量，它允许设备像人们一样执行认知功能，例如输入时的手势或反射。传统的手机应用程序也反映统计数据，但是这些反应和反应必须手动编码。人工智能系统不断适应发现变化，并通过行为变化来响应变化。



使用人工智能的设备旨在分析和显示统计数据，然后根据此表示来解决困难或解决问题。如果您了解计算机如何表现或对结果做出反应，那么您知道计算机将来会以相同的方式表现。

大数据已过时。仅查找结果而不影响结果。您定义了非常大的数据集，但是您还定义了非常不同的数据集。在大型数据集中，您可以拥有结构化数据（来自关系数据库的交易数据）或非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）。

另外，由于应用程序不同，因此互联网大数据的关键在于获得判断力。根据您正在观看的电影或电视节目推送此信息，因为您可以观察其他客户的习惯和他们的喜好，然后产生相同的感觉。

人工智能与决策以及如何做出更好的决策有关。诸如自动调谐软件，自动驾驶汽车或医疗样品测试之类的人工智能可以更快，更准确地完成人类以前完成的任务。



将人工智能与大数据结合

人工智能技术与互联网大数据有很大的不同，但仍然可以很好地协调。这是因为人工智能技术需要收集统计数据，尤其是在深度学习中构建智能。例如，机器学习图像识别应用程序可以查看数千个飞机图像并在将来进行识别，以了解飞机的组成。

当然，数据准备中有重要步骤。最初，数据是大数据，但是您需要训练模型，该模型必须具有足够的结构和集成，以便机器可以可靠地识别数据中的有用模式。

大数据会吸收大量数据，使用的数据会被“擦除”，并且在执行操作之前会删除不相关的，重复的和不必要的数据。

人工智能可以蓬勃发展大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习。一种是早期培训，另一种是定期数据收集。初步培训后，AI应用程序将不会停止学习。他们继续接受新数据，并随着数据的变化而调整工作。因此，数据是连续且最初需要的。这两种计算方法都使用模式识别，但是方法不同。数据分析基于顺序分析发现方法，有时是冷统计，有时没有新收集的统计。 Hadoop是用于数据分析的基础架构。这是一个批处理过程。它最初设计为在夜间运行，并且服务器利用率较低。

机器学习继续从收集的数据中收集。自动驾驶汽车不会停止收集数据，而是继续学习和完善自己的流程。数据始终是最新的，并且始终有效。



大数据在人工智能中的作用

人工智能技术一直是所有人讨论的话题，在整个实施过程中，人工智能技术一直被认为是最前沿的技术。大规模并行处理的出现已大大加速，这也加速了当前的人工智能技术。

机器学习算法可以使这些处理器拥有大数据，从而学习如何重现某些行为（包括数据收集）以加速机器。人工智能无法像人类一样得出结论。要通过反复试验学习和教授人工智能，需要大量数据。

人工智能应用中的数据越多，结果越准确。过去，由于处理器速度慢和数据集少，人工智能无法很好地工作。没有像今天这样的传感器，汽车可以内置数十个传感器。因为互联网已经变得非常流行，所以也有实时数据。

今天，我们拥有一切，高速处理器，输入设备，互联网和许多数据集。没有互联网大数据，我们可以说没有人工智能技术。