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大數(shù)據(jù)與人工智能如何創(chuàng)造新的可能性

千家網(wǎng)2022-07-07 14:41:554636

通過結(jié)合人工智能和大數(shù)據(jù),企業(yè)組織可以看到和預(yù)測關(guān)鍵領(lǐng)域的未來趨勢,包括商業(yè)、技術(shù)、金融和醫(yī)療保健。

人工智能是計算機對人類智能的模擬。通過應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法,我們可以制造“智能”機器,這些機器可以利用認(rèn)知推理根據(jù)提供給它們的數(shù)據(jù)做出決策。

另一方面,大數(shù)據(jù)是應(yīng)用于大量數(shù)據(jù)以從中挖掘信息的計算策略和技術(shù)的總稱。大數(shù)據(jù)技術(shù)包括捕獲和存儲數(shù)據(jù),然后分析數(shù)據(jù)以制定戰(zhàn)略決策并改善業(yè)務(wù)成果。大多數(shù)公司在孤島中部署大數(shù)據(jù)和人工智能,以構(gòu)建其現(xiàn)有數(shù)據(jù)集并開發(fā)可以獨立思考的機器。

但是,大數(shù)據(jù)實際上是人工智能的原材料。因此,當(dāng)大數(shù)據(jù)遇到人工智能時,它們有可能同時改變數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)方式和機器學(xué)習(xí)的方式。

人工智能及其子集

大數(shù)據(jù)和人工智能如何創(chuàng)造新的可能性

Source: IBM

人工智能 (AI) 利用計算機和機器來模仿人類思維的解決問題和決策能力。它是很多不同技術(shù)的組合,使機器能夠以類似人類的智能水平感知、理解、行動和學(xué)習(xí)。以下是人工智能的子集:

機器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

自然語言處理

專業(yè)系統(tǒng)

機器人學(xué)

機器視覺

語音識別

什么是大數(shù)據(jù)及其 3V ?

大數(shù)據(jù)是包含更多種類、數(shù)量不斷增加且速度更快的數(shù)據(jù)。

盡管大數(shù)據(jù)本身的概念相對較新,但大數(shù)據(jù)集的起源可以追溯到 1960 年代和 70 年代,當(dāng)時數(shù)據(jù)世界剛剛開始出現(xiàn)第一個數(shù)據(jù)中心和關(guān)系數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity:

大數(shù)據(jù)和人工智能如何創(chuàng)造新的可能性

Source: Oracle

體積(Volume):

數(shù)據(jù)量很重要。使用大數(shù)據(jù),您將不得不處理大量的低密度、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這可以是價值未知的數(shù)據(jù),例如社交平臺數(shù)據(jù)饋送、網(wǎng)頁或移動應(yīng)用程序上的點擊流或支持傳感器的設(shè)備。對于某些企業(yè)組織而言,這可能是數(shù)十 TB ,甚至可能是數(shù)百 PB的數(shù)據(jù)。

速度(Velocity):

速度是接收數(shù)據(jù)和(可能)采取行動的快速速率。通常,最高速度的數(shù)據(jù)直接流入內(nèi)存而不是寫入磁盤。一些支持互聯(lián)網(wǎng)的智能產(chǎn)品實時或接近實時運行,需要實時評估和操作。

種類(Variety):

多樣性是指可用的多種類型的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型是結(jié)構(gòu)化的,并且很適合關(guān)系數(shù)據(jù)庫。隨著大數(shù)據(jù)的興起,數(shù)據(jù)出現(xiàn)了新的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型。非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型,例如文本、音頻和視頻,需要額外的預(yù)處理來獲取含義并支持元數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)和人工智能在數(shù)字時代的好處

大數(shù)據(jù)和人工智能如何創(chuàng)造新的可能性

企業(yè)每天都在分析和管理大量數(shù)據(jù)集。 客戶信息、員工詳細(xì)信息、業(yè)務(wù)統(tǒng)計數(shù)據(jù),全部放在一起,可以是一個龐大的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合,可以進(jìn)行分類和研究以進(jìn)行業(yè)務(wù)優(yōu)化。 大數(shù)據(jù)提供了以穩(wěn)健的方式收集和存儲數(shù)據(jù)的解決方案,而人工智能憑借其機器學(xué)習(xí)技術(shù)從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí),以便在未來做出更好的決策。

以下是大數(shù)據(jù)的好處:

大數(shù)據(jù)和人工智能如何創(chuàng)造新的可能性

大數(shù)據(jù)降低了業(yè)務(wù)成本

大數(shù)據(jù)提高效率

大數(shù)據(jù)提高定價

大數(shù)據(jù)提供了更多與大企業(yè)競爭的工具

大數(shù)據(jù)使組織能夠?qū)W⒂诒镜仄?/p>

大數(shù)據(jù)有助于提高銷售額和忠誠度

大數(shù)據(jù)可確保您雇用合適的員工

零售品牌沃爾瑪已經(jīng)在使用大數(shù)據(jù)和人工智能來修改他們的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。每天有超過數(shù)百萬的客戶訪問他們的線上和線下商店,沃爾瑪收集了 PB 范圍內(nèi)的客戶數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)分析師處理龐大的數(shù)據(jù)集,幫助他們的機器學(xué)習(xí)算法掌握決策技能。研究網(wǎng)站上的流行產(chǎn)品、客戶購買習(xí)慣的模式以及商品供需關(guān)系,幫助沃爾瑪改造其網(wǎng)站和庫存以適應(yīng)客戶的需求,從而促進(jìn)他們的業(yè)務(wù)發(fā)展。

人工智能算法通常在機器學(xué)習(xí)的初始階段處理樣本數(shù)據(jù)集。然而,將算法與實時數(shù)據(jù)結(jié)合起來可以讓機器從實際數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí),而不是從樣本數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)。因此,我們可以有效地訓(xùn)練我們的機器,以便從學(xué)習(xí)階段就做出更好的決策。

氣象部門就是一個很好的例子。氣象臺中的服務(wù)器以文本、圖像和視頻的形式接收來自世界各地的衛(wèi)星、氣象站和中繼板的數(shù)據(jù)。在這些領(lǐng)域中使用與人工智能相結(jié)合的大數(shù)據(jù)來有效地存儲數(shù)據(jù),然后使用圖像和視頻處理技術(shù)進(jìn)行天氣預(yù)測。

以下是人工智能的好處:

大數(shù)據(jù)和人工智能如何創(chuàng)造新的可能性

Source: HData Sytems

1)更少的人為錯誤:人工智能的錯誤空間更小。

2)做更復(fù)雜的任務(wù):人工智能可以通過額外的努力和更大的責(zé)任來執(zhí)行更費力的任務(wù)。

3) 24/7 可用:教育機構(gòu)和幫助熱線中心收到很多可以使用 AI 有效處理的查詢和問題。

4) 提供數(shù)字協(xié)助:智能手機、PC 或聯(lián)網(wǎng)家庭揚聲器中的虛擬助手,如 Apple 的 Siri、微軟的 Cortana、谷歌的 Google Now、三星的 Galaxy S8 的 Bixby 和亞馬遜的 Alexa,提供上下文信息。

5)協(xié)助人類完成重復(fù)性任務(wù):在銀行中,我們經(jīng)??吹胶芏辔募炞C以獲得貸款,這對于銀行所有者來說是一項重復(fù)性任務(wù)。使用人工智能認(rèn)知自動化,業(yè)主可以加快驗證文件的過程,客戶和業(yè)主都將從中受益。

6) 更高效:情緒與人工智能機器人無關(guān),因此情緒不會影響效率。因此,它們總是富有成效的。

7) 教育下一代:如今,醫(yī)療專業(yè)人員接受了人工手術(shù)模擬器的培訓(xùn)。它使用有助于檢測和監(jiān)測神經(jīng)系統(tǒng)疾病并刺激大腦功能的應(yīng)用程序。

8)正確的決策:人工智能工具在商業(yè)世界中的集成提高了組織的效率。

盡管計算機在認(rèn)知水平上無法與人類大腦匹敵,但它們對于分類和組織我們在現(xiàn)代世界中處理的大量數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。通過融合人工智能和大數(shù)據(jù),我們可以獲得結(jié)構(gòu)化的實時數(shù)據(jù)庫,可以進(jìn)一步用于各種應(yīng)用。盡管這兩個領(lǐng)域的合并仍在進(jìn)行中,但我們可以期待我們在企業(yè)和日常生活中處理大量數(shù)據(jù)集的方式會迅速取得突破。