大數據融合演算法

1. 物聯網、大數據、人工智慧之間如何深度融合

物聯網、大數據及人工智慧都是近年來互聯網行業比較火熱的話題，三者之間具有非常緊密的聯系。想探討物聯網、大數據及人工智慧之間如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物聯網

根據網路的解釋，物聯網（InternetofThings，IoT）是一個基於互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立定址的普通物理對象形成互聯互通的網路（萬物互聯）。物聯網網路架構設計由感知層、網路層及應用層組成，分別實現數據採集、數據傳輸及數據應用的功能。目前，物聯網已經廣氏余泛應用於智慧醫療、智慧環保、智慧城市、智能家居及物流等領域。

2、大數據

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有體量大（Volume）、及時性（Velocity）、多樣性（Variety）、低價值密度（Value）及真實性（Veracity）的「5V」特性。

3、人工智慧

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的螞轎理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。目前，人工智慧正在改變各行各業的傳統模式，作為人工智慧分支的機器學習/深度學習已經廣泛用於自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、機器翻譯及推薦系統等領域。

深度融合

物聯網、大數據、人工智慧三者之間相輔相成，可以形成一個閉環通路。物聯網作為智能感知層，主要負責採集現場的數據並將數據上傳至分布式資料庫中；大數據作為數據存儲層，將經過ETL處理後的數據保存到分布式文件系統（HDFS）或數據倉庫（HIVE）中；人工智慧作為應用層，可利用sparkml或tensorflow實現相關的機器學習或深度學習演算法，對存儲在HDFS或HIVE中的數據進行數據挖掘。

應用案例

目前，物聯網、大數據、人工智慧已經廣泛用於智慧城市、智慧環保、智慧交通等領域。以智慧環保中的空氣預警為例，首先，物聯網殲物滾可以作為智慧感知層，安裝在客戶現場的空氣監測設備採集的空氣質量信息通過網路傳輸數據中心；而後，利用大數據ETL工具（spark、hive）進行數據清洗並存儲至分布式資料庫/文件系統/數據倉庫中；最後，利用人工智慧相關技術進行大數據分析（sparkml、tensorflow），預測未來若干天的空氣質量，並以此輔助進行科學決策及改善環境。

2. 需要掌握哪些大數據演算法

不僅僅是選中的十大演算法，其實參加評選的18種演算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典演算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
1.C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法.C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1)用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足；
2)在樹構造過程中進行剪枝；
3)能夠完成對連續屬性的離散化處理；
4)能夠對不完整數據進行處理。
C4.5演算法有如下優點：產生的分類規則易於理解，准確率較高。其缺點是：在構造樹的過程中，需要對數據集進行多次的順序掃描和排序，因而導致演算法的低效。
2.Thek-meansalgorithm即K-Means演算法
k-meansalgorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k 3.Supportvectormachines
支持向量機，英文為SupportVectorMachine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。假定平行超平面間的距離或差距越大，分類器的總誤差越小。一個極好的指南是C.J.CBurges的《模式識別支持向量機指南》。vanderWalt和Barnard將支持向量機和其他分類器進行了比較。
4.TheApriorialgorithm
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
5.最大期望(EM)演算法
在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（LatentVariabl）。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚（DataClustering）領域。
6.PageRank
PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（LarryPage）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」——衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
7.AdaBoost
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器(強分類器)。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。
8.kNN:k-nearestneighborclassification
K最近鄰(k-NearestNeighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似(即特徵空間中最鄰近)的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
9.NaiveBayes
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(DecisionTreeModel)和樸素貝葉斯模型（NaiveBayesianModel，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。
10.CART:分類與回歸樹
CART,。在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。

3. 如何讓大數據落地轉化時空大數據專家們精彩分享

「如何讓新新大數據勢力落地，將成果轉化成項目，實現就地轉化？」

在日前舉行的「時空大數據2021年度大會」分論壇——時空大數據產業生態協同創新論壇上，河南大學人文與建築時空大數據融合研究中心執行主任王振凱提出了這一疑問，現場的專家們圍繞這一主題進行了深入探討與交流。

全球人文與時空大數據
讓建築工程可視化

王振凱介紹，通過時空大數據平台，衍生出時空大數據集合系統。該系統集合了建築信息、地球信息、交網信息、電網信息、水網信息、市政信息、人文信息等集合系統，最終得出全球人文、建築與地理環境時空數據基礎。

簡單來說，工程可以通過時空大數據來具象化，大到建築物本身，小到建築物內一根鋼管，都能清晰可見，甚至可以見到建築物內鋼管內部。精確的時空大數據讓工程成本管控、進度管控都有跡可循。

TOD與城市時空大數據融合
建軌道就是建設城市

軌道交通帶給人民快捷速度的同時，新的擁堵問題又出現了。地鐵「建的起，養不起」的問題如何破局？如何讓交通擁堵得到緩解，同時又能賦予交通線更多的經濟價值？TOD模式由此營運而生。

「TOD模式是以公共交通為導向的開發模式（transit-oriented development，TOD）。」中鐵上海設計院集團有限公司TOD中心主任郭琳解釋，就是在規劃居民區或者商業區時，使公共交通的使用最大化的一種非 汽車 化的規劃設計方式。該模式可以同步城鎮化進程，帶動城市經濟提升。

郭琳認為，建軌道就是建設城市，經營軌道就是經營城市。軌道交通建設中會出現技術、主體、利益、主體邊界不明確，這就要破解融合。TOD模式通過大數據為未來城市提供了無限可能。未來是TOD5.0時代，通過可視化鼓勵機制，為城市碳達峰做貢獻。

一葦數智·時空大數據平台

時空大數據構建交通底座

眾合 科技 對構建軌道交通的時空大數據底座進行了實踐，一葦數智·時空大數據平台應運而生。構建數字孿生、挖掘數據價值、實現萬物互聯、賦能業務創新，是一葦數智平台四個顯著的特點。現場，浙江眾合 科技 股份有限公司研發中心總經理王廈通過示例進行了深入淺出的講解。

數字孿生，即通過一張圖可以看到地上空間和地下空間，兩者結構關系一目瞭然。同時，數字空間里還能看到空間構架的物件、供應商信息等信息，無論產品質量監控還是施工進度都可以實時跟蹤。

一葦數智平台以數據驅動業務，在四維數據的海洋中為業務挖掘更深層次的價值。王廈介紹，平台可以接入到終端設備，數據介面對外開放給合作夥伴和應用程序開發人員。

「我們願意共享平台及其內部功能與數據，與用戶、合作夥伴建立起價值的連接，所謂的萬物互聯，一切可聯通。」王廈說。

利用智能引擎，平台可向每項業務提供AI能力和模型演算法，同時為行業應用提供便捷易用的開發模板和工具。數據快速迭代為有效創新提供了支持。「早高峰的地鐵內，你可以提前知道哪節車廂比較空，從容候車避免擁擠。」王廈用這一實例介紹了一葦數智平台在賦能業務創新上所能起到的作用。

大數據助力園區管理

天集產城集團有限公司產城項目總經理李書江分享了時空大數據在園區管理上的應用。他介紹，時空資料庫分共有與私有，私有資料庫體現了建築數據、資產管理、現場施工進度、物料管理、智能化運維。智慧運維端深入園區日常需求，進行智慧園區的運營管理，全面了解園區企業基本經營情況，為企業在銀行和金融機構貸款做增信（從抵押增信到數據增信）。

此外，通過可視化界面，時空大數據還可以幫助企業進行員工打卡、門禁管理、智能管控和設備管理。平台內還能導入政務服務和其他功能性服務，助力企業完成工商注冊、財稅服務、知識產權、社保服務、法律服務等各類事項。

高效協同的時空大數據生態鏈

「每天要從家的A點到工作地B點，有多條路可以走，早晨出發可以選擇路上有早餐店和咖啡館的路線，晚上下班可以換一條路線，看看哪裡有聚餐點、哪裡有商場。這些，大數據生態鏈都可以為你作出指引。」維正集團企知道產學研科研成果轉化有限公司總經理李志慧從城市信息、物質和 社會 空間，三者連接共生數據互補出發，生動解釋了時空大數據生態鏈。

她表示，時空大數據是具有時空屬性的數據，搭建大數據集合平台，從而產生更廣泛的應用場景，引入聯盟成員，便能為大眾生態搭建出一套高效協同、開放包容的運行規律。

科技 金融助力推動時空大數據

力合金融控股股份有限公司創新基金管理總經理申康認為， 科技 和金融的結合決定了產業未來的發展，是未來時空大數據發展的關鍵。

中小企業 科技 創新具有投入高、周期長、風險高特徵，短期難以依靠自我造血實現滾動發展。中小企業融資難的根本原因在於其天然的弱質性，但傳統金融機構很難為中小型新新大數據企業賦能。力合金融利用金融支持打通發展到創新的過程，打造時空大數據產業投資基金，通過差異化服務，滿足時空大數據產業不同階段企業的投資需求，做到差異化賦能。



來源| 科技 金融時報（記者 孫俠）

4. 大數據處理的五大關鍵技術及其應用

作者 | 網路大數據

來源 | 產業智能官

數據處理是對紛繁復雜的海量數據價值的提煉，而其中最有價值的地方在於預測性分析，即可以通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘形式幫助數據科學家更好的理解數據，根據數據挖掘的結果得出預測性決策。其中主要工作環節包括：

大數據採集 大數據預處理 大數據存儲及管理 大數據分析及挖掘 大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

一、大數據採集技術

數據是指通過RFID射頻數據、感測器數據、社交網路交互數據及移動互聯網數據等方式獲得的各種類型的結構化、半結構化(或稱之為弱結構化)及非結構化的海量數據，是大數據知識服務模型的根本。重點要突破分布式高速高可靠數據爬取或採集、高速數據全映像等大數據收集技術;突破高速數據解析、轉換與裝載等大數據整合技術;設計質量評估模型，開發數據質量技術。

大數據採集一般分為：

大數據智能感知層：主要包括數據感測體系、網路通信體系、感測適配體系、智能識別體系及軟硬體資源接入系統，實現對結構化、半結構化、非結構化的海量數據的智能化識別、定位、跟蹤、接入、傳輸、信號轉換、監控、初步處理和管理等。必須著重攻克針對大數據源的智能識別、感知、適配、傳輸、接入等技術。

基礎支撐層：提供大數據服務平台所需的虛擬伺服器，結構化、半結構化及非結構化數據的資料庫及物聯網路資源等基礎支撐環境。重點攻克分布式虛擬存儲技術，大數據獲取、存儲、組織、分析和決策操作的可視化介面技術，大數據的網路傳輸與壓縮技術，大數據隱私保護技術等。

二、大數據預處理技術

完成對已接收數據的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取：因獲取的數據可能具有多種結構和類型，數據抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數據轉化為單一的或者便於處理的構型，以達到快速分析處理的目的。

清洗：對於大數據，並不全是有價值的，有些數據並不是我們所關心的內容，而另一些數據則是完全錯誤的干擾項，因此要對數據通過過濾「去噪」從而提取出有效數據。

三、大數據存儲及管理技術

大數據存儲與管理要用存儲器把採集到的數據存儲起來，建立相應的資料庫，並進行管理和調用。重點解決復雜結構化、半結構化和非結構化大數據管理與處理技術。主要解決大數據的可存儲、可表示、可處理、可靠性及有效傳輸等幾個關鍵問題。開發可靠的分布式文件系統(DFS)、能效優化的存儲、計算融入存儲、大數據的去冗餘及高效低成本的大數據存儲技術;突破分布式非關系型大數據管理與處理技術，異構數據的數據融合技術，數據組織技術，研究大數據建模技術;突破大數據索引技術;突破大數據移動、備份、復制等技術;開發大數據可視化技術。

開發新型資料庫技術，資料庫分為關系型資料庫、非關系型資料庫以及資料庫緩存系統。其中，非關系型資料庫主要指的是NoSQL資料庫，分為：鍵值資料庫、列存資料庫、圖存資料庫以及文檔資料庫等類型。關系型資料庫包含了傳統關系資料庫系統以及NewSQL資料庫。

開發大數據安全技術：改進數據銷毀、透明加解密、分布式訪問控制、數據審計等技術;突破隱私保護和推理控制、數據真偽識別和取證、數據持有完整性驗證等技術。

四、大數據分析及挖掘技術

大數據分析技術：改進已有數據挖掘和機器學習技術;開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術;突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術;突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

數據挖掘就是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

數據挖掘涉及的技術方法很多，有多種分類法。根據挖掘任務可分為分類或預測模型發現、數據總結、聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系或依賴模型發現、異常和趨勢發現等等;根據挖掘對象可分為關系資料庫、面向對象資料庫、空間資料庫、時態資料庫、文本數據源、多媒體資料庫、異質資料庫、遺產資料庫以及環球網Web;根據挖掘方法分，可粗分為:機器學習方法、統計方法、神經網路方法和資料庫方法。

機器學習中，可細分為歸納學習方法(決策樹、規則歸納等)、基於範例學習、遺傳演算法等。統計方法中，可細分為:回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費歇爾判別、非參數判別等)、聚類分析(系統聚類、動態聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關分析法等)等。神經網路方法中，可細分為:前向神經網路(BP演算法等)、自組織神經網路(自組織特徵映射、競爭學習等)等。資料庫方法主要是多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

數據挖掘主要過程是：根據分析挖掘目標，從資料庫中把數據提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘演算法使用寬表，然後利用數據挖掘軟體進行挖掘。傳統的數據挖掘軟體，一般只能支持在單機上進行小規模數據處理,受此限制傳統數據分析挖掘一般會採用抽樣方式來減少數據分析規模。

數據挖掘的計算復雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於數據挖掘問題開放性，導致數據挖掘會涉及大量衍生變數計算，衍生變數多變導致數據預處理計算復雜性;二是很多數據挖掘演算法本身就比較復雜，計算量就很大，特別是大量機器學習演算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優解，例如K-means聚類演算法、PageRank演算法等。

從挖掘任務和挖掘方法的角度，著重突破：

可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。 數據挖掘演算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉數據，挖掘價值。這些演算法一定要能夠應付大數據的量，同時還具有很高的處理速度。 預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據圖像化分析和數據挖掘的結果做出一些前瞻性判斷。 語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。語言處理技術包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統等。 數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標准化流程和機器對數據進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

預測分析成功的7個秘訣

預測未來一直是一個冒險的命題。幸運的是，預測分析技術的出現使得用戶能夠基於歷史數據和分析技術(如統計建模和機器學習)預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。

盡管如此，與任何新興技術一樣，想要充分發揮預測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰變得更加復雜的是，由不完善的策略或預測分析工具的誤用導致的不準確或誤導性的結果可能在幾周、幾個月甚至幾年內才會顯現出來。

預測分析有可能徹底改變許多的行業和業務，包括零售、製造、供應鏈、網路管理、金融服務和醫療保健。AI網路技術公司Mist Systems的聯合創始人、首席技術官Bob fridy預測:「深度學習和預測性AI分析技術將會改變我們社會的所有部分，就像十年來互聯網和蜂窩技術所帶來的轉變一樣。」。

這里有七個建議，旨在幫助您的組織充分利用其預測分析計劃。

1.能夠訪問高質量、易於理解的數據

預測分析應用程序需要大量數據，並依賴於通過反饋循環提供的信息來不斷改進。全球IT解決方案和服務提供商Infotech的首席數據和分析官Soumendra Mohanty評論道:「數據和預測分析之間是相互促進的關系。」

了解流入預測分析模型的數據類型非常重要。「一個人身上會有什麼樣的數據?」 Eric Feigl - Ding問道，他是流行病學家、營養學家和健康經濟學家，目前是哈佛陳氏公共衛生學院的訪問科學家。「是每天都在Facebook和谷歌上收集的實時數據，還是難以訪問的醫療記錄所需的醫療數據?」為了做出准確的預測，模型需要被設計成能夠處理它所吸收的特定類型的數據。

簡單地將大量數據扔向計算資源的預測建模工作註定會失敗。「由於存在大量數據，而其中大部分數據可能與特定問題無關，只是在給定樣本中可能存在相關關系，」FactSet投資組合管理和交易解決方案副總裁兼研究主管Henri Waelbroeck解釋道，FactSet是一家金融數據和軟體公司。「如果不了解產生數據的過程，一個在有偏見的數據上訓練的模型可能是完全錯誤的。」

2.找到合適的模式

SAP高級分析產品經理Richard Mooney指出，每個人都痴迷於演算法，但是演算法必須和輸入到演算法中的數據一樣好。「如果找不到適合的模式，那麼他們就毫無用處，」他寫道。「大多數數據集都有其隱藏的模式。」

模式通常以兩種方式隱藏:

模式位於兩列之間的關系中。例如，可以通過即將進行的交易的截止日期信息與相關的電子郵件開盤價數據進行比較來發現一種模式。Mooney說:「如果交易即將結束，電子郵件的公開率應該會大幅提高，因為買方會有很多人需要閱讀並審查合同。」

模式顯示了變數隨時間變化的關系。「以上面的例子為例，了解客戶打開了200次電子郵件並不像知道他們在上周打開了175次那樣有用，」Mooney說。

3 .專注於可管理的任務，這些任務可能會帶來積極的投資回報

紐約理工學院的分析和商業智能主任Michael Urmeneta稱:「如今，人們很想把機器學習演算法應用到海量數據上，以期獲得更深刻的見解。」他說，這種方法的問題在於，它就像試圖一次治癒所有形式的癌症一樣。Urmeneta解釋說:「這會導致問題太大，數據太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。」

而當任務相對集中時，成功的可能性就會大得多。Urmeneta指出:「如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復雜關系的專家」 。「這樣，我們就很可能會有更清晰或更好理解的數據來進行處理。」

4.使用正確的方法來完成工作

好消息是，幾乎有無數的方法可以用來生成精確的預測分析。然而，這也是個壞消息。芝加哥大學NORC (前國家意見研究中心)的行為、經濟分析和決策實踐主任Angela Fontes說:「每天都有新的、熱門的分析方法出現，使用新方法很容易讓人興奮」。「然而，根據我的經驗，最成功的項目是那些真正深入思考分析結果並讓其指導他們選擇方法的項目——即使最合適的方法並不是最性感、最新的方法。」

羅切斯特理工學院計算機工程系主任、副教授shanchie Jay Yang建議說:「用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法」。「必須擁有一種高效且可解釋的技術，一種可以利用序列數據、時間數據的統計特性，然後將其外推到最有可能的未來，」Yang說。

5.用精確定義的目標構建模型

這似乎是顯而易見的，但許多預測分析項目開始時的目標是構建一個宏偉的模型，卻沒有一個明確的最終使用計劃。「有很多很棒的模型從來沒有被人使用過，因為沒有人知道如何使用這些模型來實現或提供價值，」汽車、保險和碰撞修復行業的SaaS提供商CCC信息服務公司的產品管理高級副總裁Jason Verlen評論道。

對此，Fontes也表示同意。「使用正確的工具肯定會確保我們從分析中得到想要的結果……」因為這迫使我們必須對自己的目標非常清楚，」她解釋道。「如果我們不清楚分析的目標，就永遠也不可能真正得到我們想要的東西。」

6.在IT和相關業務部門之間建立密切的合作關系

在業務和技術組織之間建立牢固的合作夥伴關系是至關重要的。客戶體驗技術提供商Genesys的人工智慧產品管理副總裁Paul lasserr說:「你應該能夠理解新技術如何應對業務挑戰或改善現有的業務環境。」然後，一旦設置了目標，就可以在一個限定范圍的應用程序中測試模型，以確定解決方案是否真正提供了所需的價值。

7.不要被設計不良的模型誤導

模型是由人設計的，所以它們經常包含著潛在的缺陷。錯誤的模型或使用不正確或不當的數據構建的模型很容易產生誤導，在極端情況下，甚至會產生完全錯誤的預測。

沒有實現適當隨機化的選擇偏差會混淆預測。例如，在一項假設的減肥研究中，可能有50%的參與者選擇退出後續的體重測量。然而，那些中途退出的人與留下來的人有著不同的體重軌跡。這使得分析變得復雜，因為在這樣的研究中，那些堅持參加這個項目的人通常是那些真正減肥的人。另一方面，戒煙者通常是那些很少或根本沒有減肥經歷的人。因此，雖然減肥在整個世界都是具有因果性和可預測性的，但在一個有50%退出率的有限資料庫中，實際的減肥結果可能會被隱藏起來。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。

在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能 、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

5. 大數據與AI深度融合,進入智能社會時代

大數據與AI深度融合,進入智能社會時代
什麼是人工智慧
人工智慧（AI）是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的理論、技術及應用系統的一門新技術科學。人工智慧分為計算智能、感知智能、認知智能三個階段。首先是計算智能，機器人開始像人類一樣會計算，傳遞信息，例如神經網路、遺傳演算法等；其次是感知智能，感知就是包括視覺、語音、語言，機器開始看懂和聽懂，做出判斷，採取一些行動，例如可以聽懂語音的音箱等；第三是認知智能，機器能夠像人一樣思考，主動採取行動，例如完全獨立駕駛的無人駕駛汽車、自主行動的機器人。
什麼是大數據
大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據是以數據為核心資源，將產生的數據通過採集、存儲、處理、分析並應用和展示，最終實現數據的價值。
大數據與人工智慧相輔相成
大數據的積累為人工智慧發展提供燃料。IDC、希捷科技曾發布了《數據時代2025》白皮書。報告顯示，到2025年全球數據總量將達到163ZB。這意味著，2025年數據總量將比2016全球產生的數據總量增長10倍多。其中屬於數據分析的數據總量相比2016年將增加50倍，達到5.2ZB（十萬億億位元組）；屬於認知系統的數據總量將達到100倍之多。爆炸性增長的數據推動著新技術的萌發、壯大為深度學習的方法訓練計算機視覺技術提供了豐厚的數據土壤。
大數據主要包括採集與預處理、存儲與管理、分析與加工、可視化計算及數據安全等，具備數據規模不斷擴大、種類繁多、產生速度快、處理能力要求高、時效性強、可靠性要求嚴格、價值大但密度較低等特點，為人工智慧提供豐富的數據積累和訓練資源。以人臉識別所用的訓練圖像數量為例，網路訓練人臉識別系統需要2億幅人臉畫像。
數據處理技術推進運算能力提升。人工智慧領域富集了海量數據，傳統的數據處理技術難以滿足高強度、高頻次的處理需求。AI晶元的出現，大大提升了的大規模處理大數據的效率。目前，出現了GPU、NPU、FPGA和各種各樣的AI-PU專用晶元。傳統的雙核CPU即使在訓練簡單的神經網路培訓中，需要花幾天甚至幾周時間而AI晶元能提約70倍的升運算速度。
演算法讓大量的數據有了價值。無論是特斯拉的無人駕駛，還是谷歌的機器翻譯；不管是微軟的「小冰」，還是英特爾的精準醫療，都可以見到「學習」大量的「非結構化數據」的「身影」。「深度學習」「增強學習」「機器學習」等技術的發展都推動著人工智慧的進步。以計算視覺為例，作為一個數據復雜的領域傳統的淺層演算法識別准確率並不高。自深度學習出現以後，基於尋找合適特徵來讓機器識別物體幾乎代表了計算機視覺的全部圖像識別精準度從70%+提升到95%。由此可見，人工智慧的快速演進，不僅需要理論研究，還需要大量的數據作為支撐。
人工智慧推進大數據應用深化。在計算力指數級增長及高價值數據的驅動下，以人工智慧為核心的智能化正不斷延伸其技術應用廣度、拓展技術突破深度，並不斷增強技術落地（商業變現）的速度，例如，在新零售領域，大數據與人工智慧技術的結合，可以提升人臉識別的准確率，商家可以更好地預測每月的銷售情況；在交通領域，大數據和人工智慧技術的結合，基於大量的交通數據開發的智能交通流量預測、智能交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智能控制；在健康領域，大數據和人工智慧技術的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智能的醫療服務。同時在技術層面，大數據技術已經基本成熟，並且推動人工智慧技術以驚人的速度進步；產業層面，智能安防、自動駕駛、醫療影像等都在加速落地。
隨著人工智慧的快速應用及普及，大數據不斷累積，深度學習及強化學習等演算法不斷優化，大數據技術將與人工智慧技術更緊密地結合，具備對數據的理解、分析、發現和決策能力，從而能從數據中獲取更准確、更深層次的知識，挖掘數據背後的價值，催生出新業態、新模式。

6. 人工智慧三大要素有哪些

人工智慧產業技術的：演算法、計算能力、信息大數據融合，成為人工智慧發展最基本、最基礎的基本三要素。

收集的大量數據，數據是驅動人工智慧取得更好的識別率和精準度的核心因素;

落實在產品應用上，演算法可表現為：視頻結構化(對視頻數據的識別、分類、提取和分析)、生物識別(人臉、虹膜、指紋、人臉識別等)、物體特徵識別(不同物體識別，不同物體代表性物體識別，如：車牌識別系統)等幾大類。

互聯網時代大數據迎來爆發式增長，全球的數據總量都飛快的增長，數據高速積累的同時現有算力根本無法匹配。

傳統架構基礎硬體的計算力也不能滿足大量增長的多數據信息計算的同時，更無法滿足人工智慧相關的高性能計算需求，多PU硬體組合+強大的多功能並行處理計算能力，成為當下人工智慧必備的基本平台。

數據總量飛速的增長、積累的同時，信息數據的收集、整理與融合成為了人工智慧深度學習和演算法升級與服務應用落地的根本，大數據與融合計算成為了人工智慧發展必然的關鍵。

(6)大數據融合演算法擴展閱讀：

人工智慧需要從大量數據中進行學習，豐富的數據集是其中非常重要的因素，豐富的數據積累，給深度學習創造更加豐富的數據訓練集，是人工智慧演算法與深度學習訓練必備的、不可或缺的良好的基礎。

像戰勝人類的 AlphaGo，其學習過程的核心數據是來自互聯網的3000萬例棋譜，而這些數據的積累是歷經了十多年互聯網行業的發展成鑄就的。可見，所有基於深度學習演算法的人工智慧，均需具備深厚的數據信息資源和專項數據積累，才能取得AI服務應用的突破性進展。

離開了基礎數據，機器的智慧仿生是不可能實現的。廣東傲智在公司成立前，就已經具備行業應用強大深厚的大數據方面的基礎數據信息，這也是廣東傲智能在演算法深度開發、深度學習和計算力平台研發方面發展迅速又有AI針對性的核心競爭力。