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人工智能与大数据的区别

发布时间:2019-05-08 18:01:05   编辑:移动互联网   阅读次数:

人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行词,但也可能会出现一些混乱。人工智能和大数据有什么异同?他们有什么共同点?他们是相似?您可以进行有效的比较?

有些人认为,人工智能和大数据的组合在一起是很自然的错误,一方面是因为这两个几乎是一致的。但他们不同的工具来完成相同的任务。但首先要做的是明确两者的定义。很多人不知道这些。

AI与主要的区别是很大的大数据需要清理原始输入数据变成有用的之前的数据,结构和整合,AI是输出,我。?。通过情报处理生成的数据。这使得两者有本质上的区别。

是人工智能计算的一种形式,其允许所述机器执行认知功能,如响应于输入或功能,类似于人类实践。传统的计算应用程序将反应中的数据,但响应和响应必须用人工进行编码。如果发生任何类型的错误,因为相同事故的结果,应用程序无法响应。人工智能系统不断地改变自己的行为来适应变化,并修改其反应的结果。

支持机器的人工智能分析和解释数据,然后用这些解释解决问题。通过机器学习,计算机将学习如何在未来的行动或反应到的结果,知道采取同样的行动。

大数据是一个传统的计算。它根据结果不采取行动,但只是在寻找结果。它定义了一个非常大的数据集,也可以是非常不同的数据。在大的数据集,可以有一个结构化的数据,交易数据,例如关系数据库,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。

他们也都在使用不同。大数据主要是为了深入了解,如毛皮站可以理解以人为本看什么电影或电视节目,什么观众。因为它考虑到客户的使用习惯,他们喜欢什么,推断的客户可能有同样的感觉。

人工智能是关于决策和学习,以做出更好的决策。无论是自我调节软件,自动驾驶汽车或检查医学样本,人工智能将完成人之前相同的任务,但速度更快,错误更少。

虽然他们有很大的不同,但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能数据需要建立自己的智慧,尤其是机器学习。例如,机器学习图像识别应用可以看到成千上万的飞机图片,了解飞机的组成,以便能够识别他们的未来。

人工智能是实现大规模并行处理器的最大飞跃出现了,特别是GPU,它是一个大规模并行处理单元具有数以千计的核,而不是在CPU中几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法,现在他们是可行的。

这些处理器可以使用大数据,机器学习算法,可以学习如何重现某种行为,包括数据的收集,以加快机。人工智能是不是推断人类一样。它是通过试错学习,这需要大量的训练数据和人工智能的教。

人工智能的更多的数据应用,更准确的结果是获得。在过去,人工智能和不能很好由于处理器速度较慢的工作,数据量小。不喜欢今天的先进的传感器和互联网还没有被广泛使用,所以很难提供实时数据。它有你需要的一切:快速处理器,输入设备,网络和大型数据集。毫无疑问,没有什么大的数据是不是人工智能。

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