人工智能和大数据是人们熟悉的流行术语,但也可能存在一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和区别?他们有什么共同点?它们相似吗?他们能停止有效的比较吗?嵌入式定制

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有些人认为把人工智能和大数据分开是一个自然错误。当地的原因是它们在实践中是不同的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的是澄清二者的定义。很多人不知道。

人工智能与大数据的主要区别之一是,大数据是数据有用时需要清除、构造和集成的原始输入,而人工智能是数据处理产生的智能输出。这使两者有了实质性的区别。

人工智能是一种计算方法,它允许机器执行认知功能,如作用于输入或响应输入,类似于人类的实践。传统的计算应用程序也响应数据,但是响应和响应都必须手动编码。如果出现任何类型的错误,应用程序将无法响应,就像意外的结果一样。人工智能系统不时地改变他们的行为,以适应调查结果的变化并纠正他们的反应。

支持人工智能的机器被设计用来分析和解释数据,然后根据这些解释处理问题。机器学习后,计算一次如何采取行动或对结果做出反应的机会,并在将来采取相同的行动。

大数据是一种传统的计算。它不会对结果起作用,只会寻找结果。它定义了非常大的数据集,但也可以是非常多样的。在大型数据集中,可以存在构造数据(如关系数据库中的事务数据)和构造或非构造数据(如图像、电子邮件数据、传感器数据)。

尽管它们有很大的不同,人工智能和大数据仍然可以很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来构建智能,特别是机器学习。例如,机器学习图像识别应用程序可以查看数万个飞机图像,了解飞机的组成,以便将来识别它们。电话机器人好不好用?

人工智能最大的飞跃是大规模并行处理器的出现,特别是具有数千个内核的GPU,而不是CPU中的数十个并行处理器。这大大加快了现有人工智能算法的速度,使它们成为可能。

人工智能应用程序的数据越多,结果就越准确。过去,由于人工智能的处理器速度慢,数据量小,它不能很好地工作。当时没有先进的传感器,互联网也没有得到广泛的应用,因此很难提供实时数据。人们拥有他们所需要的一切:快速处理器、输入设备、网络和大量数据集。毫无疑问,没有大数据就没有人工智能。