大數據與神經網路關系

A. 人工智慧，大數據與深度學習之間的關系和差異

說到人工智慧(AI)的定義，映入腦海的關鍵詞可能是「未來」，「科幻小說」，雖然這些因素看似離我們很遙遠，但它卻是我們日常生活的一部分。語音助手的普及、無人駕駛的成功，人工智慧、機器學習、深度學習已經深入我們生活的各個場景。例如京東會根據你的瀏覽行為和用戶的相似性，利用演算法為你推薦你需要的產品；又比如美顏相機，會基於你面部特徵的分析，通過演算法精細你的美顏效果。還有眾所周知的谷歌DeepMind，當AlphaGo打敗了韓國職業圍棋高手Lee Se-dol時，媒體描述這場人機對戰的時候，提到了人工智慧AI、機器學習、深度學習等術語。沒錯，這三項技術都為AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，然而它們並不是一回事。

人工智慧和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用......使大部分讀者霧里看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關系圖來進行區分。

圖二：數據挖掘與機器學習的關系

機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。數據挖掘是機器學習和資料庫的交叉，主要利用機器學習提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。

不管是人工智慧、機器學習、深度學習還是數據挖掘，目前都在解決共同目標時發揮了自己的優勢，並為社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、預測未來。

B. 大數據和人工智慧有什麼關系呀

大數據是描述大量數據（包括結構化數據和非結構化數據）的術語，它們每天都會覆蓋大量業務。但重要的不是數據量。這是組織對重要數據的處理方式。可以分析大數據的洞察力，從而獲得更好的決策和戰略性業務變動。
人工智慧是對讓計算機展現出智慧的方法的研究。計算機在獲得正確方向後可以高效工作，在這里，正確的方向意味著最有可能實現目標的方向，用術語來說就是最大化效果預期。人工智慧需要處理的任務包括學習、推理、規劃、感知、語言識別和機器人控制等。
雲計算，英文名稱：cloudcomputing，是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
通俗來講，雲計算是一種通過網路以服務的方式提供動態可伸縮的IT資源的計算模式。
近年來，雲計算憑借其靈活配置、資源利用率高和節省成本的優勢，正逐漸顛覆傳統IT行業的部署模式。2019年是中國雲計算產業的拐點，政策+產業+資本全方位共振，雲計算產業需求進入加速增長期，雲計算行業相關上市公司業績增長得到進一步上升，對於後市，各大機構也紛紛表示看好。
雲計算、大數據、人工智慧是相輔相成的，三者缺少了誰都不行。現在有人稱之為大數據時代，也有人稱之為智能時代。個人認為稱之為"大數據時代"或"智能時代"都是可以的，未來的人工智慧將會代替人類多項工作。那為什麼稱之為"大數據時代"也是可以的呢？
因為，人工智慧是建立在大數據的基礎上的，沒有大數據的支持人工智慧將無法實現智能。而且人工智慧只是大數據的一個很小的應用方向，大數據有眾多的應用方向！將來會覆蓋全行業乃至影響人類文明。所以稱之為"大數據時代"也是可以的。人工非要挑出一個時代概念來講，那麼就是"大數據時代"。

C. 深度學習和大數據有什麼關系

深度學習是多層次的人工神經網路的建立和利用。在最簡單的術語中，你可以把它看回作是高度非答線性的級聯模型，例如多層規則和最後的邏輯回歸。這是一個非常復雜的體系結構，最後的結果是分類（離散結果）或回歸（連續結果）。
一般來說，這些模型需要有大數據的支持，並且需要對超參數（hyper parameters）、正則化等大量的精細調節。應用包括基於CNN（convolutional neural networks卷積神經網路）的計算機視覺和圖像識別；自動翻譯（基於NLP技術，例如長短期記憶模型）。
其實深度學習的基礎理論其實在幾十年前就有了，為什麼一直沒有發展起來呢？因為它受到兩個條件的制約，一個是數據量，一個是機器的運算能力。
在數量比較小的情況下，傳統的機器學習方法就能夠取得較好的效果。但是隨著數據量不斷的增加，當達到某個臨界值之後，傳統機器學習方法的效果就不會再有提升了。而深度學習模型的效果則會隨著數據量的顯著增加而獲得明顯的提升。也就是說，深度學習方法能夠最大限度地發揮出大數據的價值！所以大數據的發展促進了深度學習的崛起，而深度學習又放大了數據的價值，他們兩個相互促進，相輔相成的。

D. 機器如何藉助大數據進行深度學習

首先，人工智慧領域所說的「深度學習」其實是機器學習的一種特定技術，而「深度學習」的核心計算模型是「人工神經網路」。值得說的是，「人工神經網路」的靈感，源自對人類神經生物學的深刻理解，也就是用機器來模仿人類大腦的工作機制，通過神經元的聯結來傳遞和處理信息。

所以，目前人工智慧領域的專家學者，把機器人當做出生的嬰兒般培養，給它足夠多的數據，讓它通過海量信息的學習，自己總結歸納出事物的本質，從而進行准確地辨認。

E. 數據挖掘跟神經網路有什麼關系

神經網路是屬於人工智慧范疇的，但可以用於數據挖掘，比如通過一批樣本數據，訓練出神經網路模型，然後再去測試新數據。就是對數據挖掘中分類技術的一個應用。

數據挖掘就是從大量數據中挖掘有用的知識，神經網路就是一種有學習能力的類似人腦活動的技術，其實也是在提煉知識。數據挖掘和許多學科都有交叉，概率統計、資料庫、機器學習等等。

F. 人工智慧，機器學習，神經網路，深度神經網路之間的關系是什麼

這些概念大家經常碰到，可能會有一些混淆，我這里解釋下。

人工智慧，顧名思義ArtificialIntelligence，縮寫是大家熟知的AI。是讓計算機具備人類擁有的能力——感知、學習、記憶、推理、決策等。細分的話，機器感知包括機器視覺、NLP，學習有模式識別、機器學習、增強學習、遷移學習等，記憶如知識表示，決策包括規劃、數據挖掘、專家系統等。上述劃分可能會有一定邏輯上的重疊，但更利於大家理解。

其中，機器學習（MachineLearning，ML）逐漸成為熱門學科，主要目的是設計和分析一些學習演算法，讓計算機從數據中獲得一些決策函數，從而可以幫助人們解決一些特定任務，提高效率。它的研究領域涉及了概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算復雜性理論等多門學科。

神經網路，主要指人工神經網路（ArtificialNeural Network，ANN），是機器學習演算法中比較接近生物神經網路特性的數學模型。通過模擬人類神經網路的結構和功能，由大量「神經元」構成了一個復雜的神經網路，模擬神經元的刺激和抑制的過程，最終完成復雜運算。

深度神經網路，大家可以理解為更加復雜的神經網路，隨著深度學習的快速發展，它已經超越了傳統的多層感知機神經網路，而擁有對空間結構進行處理（卷積神經網路）和時間序列進行處理（遞歸神經網路）的能力。

所以上面的四種概念中，人工智慧是最寬泛的概念，機器學習是其中最重要的學科，神經網路是機器學習的一種方式，而深度神經網路是神經網路的加強版。記住這個即可。