互聯網大數據人工智慧

⑴ 從技術、應用的角度來論述物聯網、大數據、人工智慧三種技術之間的關系

其實這三個東西的關系是相輔相成的，然後人工智慧為了我們的大數據提供了很多重要的信息，而且這些數據推進了文明的發展。

⑵ 大數據和人工智慧哪個好

想了解大數據與人工智慧孰優孰劣，首先我們得從認知和理解大數據和人工智慧的概念開始。

1、大數據

大數據是物聯網、Web系統和信息系統發展的綜合結果，其中物聯網的影響最大，所以大數據也可以說是物聯網發展的必然結果。大數據相關的技術緊緊圍繞數據展開，包括數據的採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等等。目前，大數據的價值主要體現在分析和應用上，比如大數據場景分析等。

2、人工智慧

人工智慧是典型的交叉學科，研究的內容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫療等領域都有廣泛的應用。人工智慧的核心在於「思考」和「決策」，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智慧研究的主流方向。

3、大數據與人工智慧孰好孰壞

大數據和人工智慧雖然關注點並不相同，但是卻有密切的聯系，一方面人工智慧需要大量的數據作為「思考」和「決策」的基礎，另一方面大數據也需要人工智慧技術進行數據價值化操作，比如機器學習就是數據分析的常用方式。在大數據價值的兩個主要體現當中，數據應用的主要渠道之一就是智能體（人工智慧產品），為智能體提供的數據量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數據進行「訓練」和「驗證」，從而保障運行的可靠性和穩定性。

目前大數據相關技術已經趨於成熟，相關的理論體系已經逐步完善，而人工智慧尚處在行業發展的初期，理論體系依然有巨大的發展空間。從學習的角度來說，如果從大數據開始學習是個不錯的選擇，從大數據過渡到人工智慧也會相對比較容易。總的來說，兩個技術之間並不存在孰優孰劣的問題，發展空間都非常大。

⑶ 雲計算,大數據,人工智慧三者有何關系

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。

雲計算相當於人的大腦，是物聯網的神經中樞。雲計算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。

大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

人工智慧就好像為一個人吸收了人類大量的知識（數據），不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。

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從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒鍾）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。

⑷ 什麼叫人工智慧、大數據

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是指通過計算態唯機技術實現的智能化系統，能夠模擬人類的思維和行為，帆橡培具有自主學習、推理、判斷、決策等能力。

⑸ 人工智慧與大數據怎樣結合

人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。

⑹ 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。