大数据与人工智能

人工智能和大数据是塑造当今数字环境和工业 4.0 的各种技术创新背后的两大驱动力。这两种趋势的共同目标是从当今生成的大量数据中获取最大价值。

大数据 是指存储和处理海量结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据具有很大的提取和组织潜力，为组织和企业提供有价值的信息。

另一方面，人工智能 由算法组合组成，目标是创建模仿人类功能（例如学习、推理和决策）的机器。

人工智能和大数据有什么关系？

尽管这两个概念都围绕数据展开，但它们的功能却截然不同。大数据与人工智能之间存在互惠关系。

大数据充当接收大量数据的输入。这些数据需要经过处理和标准化才能变得有用。

人工智能是这个过程的结果。它由一组软件组成，利用这些结果产生的输出来创建一系列算法，使程序和机制能够像人类一样展示智能行为和推理，从而为公司带来多重优势。

因此，大数据是人工智能的燃料。这一秒以处理过的数据为基础并从中学习，创建和识别模式，并为所有类型的行业开发复杂的分析解决方案。

数据和处理速度的提高使得开发人工智能成为可能，人工智能使用这些信息来分析环境并据此采取行动。比较这两个术语是很自然的错误，因为它们是两个相互反馈并齐头并进的概念。

人工智能需要数据来构建其智能，无论是最初的、随后的还是持续的。人工智能系统可以访问的数据量越大，机器可以学习的东西就越多，因此它们的结果也会更加准确和高效。

随着人工智能变得更加智能，在过程控制和机器监控方面需要更少的人工干预。人工智能处于一个持续学习阶段，它不断地以数据为食。

正如人工智能需要大数据一样，反过来也是如此。如果没有人工智能模型能够释放这些数据存储的潜力并将其转化为智能，那么如此大量的数据将不会具有它们所具有的价值。

如果没有机器学习 (ML)，这些好处是不可能实现的;人工智能的驱动力。它是一种属于人工智能领域的技术，它为数据机器提供数据，使它们能够准确地模仿人类过程并学习基于算法自主做出决策。通过机器学习等模型，大数据支持的人工智能旨在实现以下目标：

为了完善 AI 系统，使其能够以与人脑相同的方式概括行为，需要将数百万个数据样本分解成系统可以理解的格式。

尽管人工智能的概念可以追溯到几个世纪前，但随着大数据在过去十年的兴起，它经历了复兴。人工智能和大数据密切相关，数据可用性的提高正在增强其组织内的认知和人工智能计划。

人工智能正在创建新的模型来分析不再繁琐和手动的数据。过去是由工程师指导的 SQL 等统计模型，现在已经与计算融合成为人工智能和机器学习。 AI 正在通过全新的能力来改进这个分析世界，以做出半自动的决策。

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