我们经常会讨论的一个问题人工智能与大数据的交集

AI1年前 (2023)发布 aixure
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导读:如果您从事技术行业,几乎不可能逃脱AI和大数据分析的巨大影响 通常会在相同的环境中抛出问题,有时很难弄清楚一种技术从何而来,而另一种则接管了,显然两者之间存在联系,但了解AI和大数据一起解决业务和运营问题的方式是有效使用技术的关键部分,但是在深…

如果您从事技术行业,几乎不可能逃脱AI和大数据分析的巨大影响

通常会在相同的环境中抛出问题,有时很难弄清楚一种技术从何而来,而另一种则接管了,显然两者之间存在联系,但了解AI和大数据一起解决业务和运营问题的方式是有效使用技术的关键部分,但是在深入研究之前,让我们了解每种技术的基础知识,并研究它们如何相互补充。

什么是大数据?我们不能停止谈论大数据

在我们转向的几乎所有地方,都展示了该技术看似无限的用例,有大数据市场,销售的见解,安全,商业智能,以及两者之间的一切,但是我们对大数据的了解越多,这个术语似乎就越难以捉摸。

那么大数据到底是什么?大数据指的是各种信息集,这些信息集产生的数量惊人地多,必须高速处理

可以对收集到的数据进行分析,以了解趋势并做出重要的预测。由于存在如此大量的数据,因此非常适合进行统计分析,因此,大数据的潜力无穷无荆企业使用它来解决诸如定位,预测客户流失,发现安全漏洞等问题,但是由于累积了如此庞大的数据集,必然的结果是需要进行分析,总的来说人类无法以足够快的速度来有效地分析和监视数据,因此对人工智能的需求不断增长。

什么是人工智能?机器人和自动驾驶汽车是人工智能最著名的应用之一

但从本质上讲,AI只是一项技术,可使机器执行类似于人类的任务,机器学习是一种AI,是一种机器通过算法学习的技术,尽管该技术非常复杂,但实质上,机器学习需要使用算法来有效地促进机器做出关键决策,机器学习有两种主要类型:有监督的机器学习和无监督的机器学习。有监督的机器学习通过了解最终输出来训练机器,例如如果您要分隔三角形和圆形,则机器将确切知道什么定义了三角形和圆形,以便将一种形状与另一种形状区别开来并将它们放在适当的类别中。

在无监督的机器学习中,该算法仅使机器能够将形状分成相似的组

将会注意到所有三角形都具有三个边和三个角,而圆全部都是圆形的,既没有边也没有角,注意到这些不同的特征后,机器将把所有形状分成几组,以排除相似的特征, 硅谷著名的“这是热狗吗?” 应用程式就是这项技术在运作中的完美典范。

大数据问题既然我们已经建立了AI和大数据的定义

它们之间的联系是什么?让我们从它们的实际应用开始,团队和IT运营专业人员都使用大数据,由于他们的机器定期生成数百万个数据集和日志,因此能够管理和分析这些数据变得极为复杂,此外向云的广泛迁移使IT环境变得更加难以管理,更复杂的是诸如开源平台以及诸如无服务器计算和创新使IT环境比以往任何时候都更加动态,就在十年前IT部门购买了服务器并将其放置在数据中心中,这些最新发展改善了工作流程,但同时也增加了更多数据和基础架构。

那么为什么要引入这些新技术呢?

像智能手机和翻盖手机一样思考它,翻盖手机的复杂性要低得多,但是使用智能手机可以完成的功能却要大得多,对于IT环境中的新技术也是如此,他们解决了一系列问题,但同时创建了其他问题,既然IT运营部门必须管理源于大数据的极其复杂的问题,他们将如何解决这些问题?您可能已经猜到了,大数据问题是通过AI解决的,大数据和AI的这种结合齐头并进,共同解决我们最复杂的问题。

救援AI简而言之,没有大数据就没有AI,没有大数据就没有大数据

许多技术(例如自动驾驶汽车)都依赖于这两种技术的结合和相互交织,AI消除了混乱,由于人类缺乏快速有效地手动处理和分析数百万个数据集的能力,因此AI通过自动处理信息并赋予其意义来填补空白,机器在五分钟之内可以完成的工作可能需要几天甚至几周的时间才能被人类编译,同时仍然容易出现人为错误,不用说这种繁琐的工作不会使机器疲劳,相反它可以每天整天继续处理TB级的数据。

综上所述大数据具有将业务计划提升到新水平的巨大潜力

通过这项技术,公司可以更好地监控他们的系统,做出预测并在整个组织中实施以数据为驱动力的战略,但是大数据的巨大优势并非没有收获-在这种情况下,捕获变得更加复杂,人工智能消除了这种复杂性,因此您的团队不必这样做,那么AI和大数据之间的交集在哪里?答案是AI完成了大数据启动的任务,没有人工智能,大数据将是压倒性的和混乱的。但是通过将AI集成到大数据分析中,该技术变得有用,有利可图,并具有将业务推向未来的能力。

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