大数据与神经网络关系

A. 人工智能，大数据与深度学习之间的关系和差异

说到人工智能(AI)的定义，映入脑海的关键词可能是“未来”，“科幻小说”，虽然这些因素看似离我们很遥远，但它却是我们日常生活的一部分。语音助手的普及、无人驾驶的成功，人工智能、机器学习、深度学习已经深入我们生活的各个场景。例如京东会根据你的浏览行为和用户的相似性，利用算法为你推荐你需要的产品；又比如美颜相机，会基于你面部特征的分析，通过算法精细你的美颜效果。还有众所周知的谷歌DeepMind，当AlphaGo打败了韩国职业围棋高手Lee Se-dol时，媒体描述这场人机对战的时候，提到了人工智能AI、机器学习、深度学习等术语。没错，这三项技术都为AlphaGo的胜利立下了汗马功劳，然而它们并不是一回事。

人工智能和机器学习的同时出现，机器学习和深度学习的交替使用......使大部分读者雾里看花，这些概念究竟有何区别，我们可以通过下面一个关系图来进行区分。

图二：数据挖掘与机器学习的关系

机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。数据挖掘是机器学习和数据库的交叉，主要利用机器学习提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

不管是人工智能、机器学习、深度学习还是数据挖掘，目前都在解决共同目标时发挥了自己的优势，并为社会生产和人类生活提供便利，帮助我们探索过去、展示现状、预测未来。

B. 大数据和人工智能有什么关系呀

大数据是描述大量数据（包括结构化数据和非结构化数据）的术语，它们每天都会覆盖大量业务。但重要的不是数据量。这是组织对重要数据的处理方式。可以分析大数据的洞察力，从而获得更好的决策和战略性业务变动。
人工智能是对让计算机展现出智慧的方法的研究。计算机在获得正确方向后可以高效工作，在这里，正确的方向意味着最有可能实现目标的方向，用术语来说就是最大化效果预期。人工智能需要处理的任务包括学习、推理、规划、感知、语言识别和机器人控制等。
云计算，英文名称：cloudcomputing，是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
通俗来讲，云计算是一种通过网络以服务的方式提供动态可伸缩的IT资源的计算模式。
近年来，云计算凭借其灵活配置、资源利用率高和节省成本的优势，正逐渐颠覆传统IT行业的部署模式。2019年是中国云计算产业的拐点，政策+产业+资本全方位共振，云计算产业需求进入加速增长期，云计算行业相关上市公司业绩增长得到进一步上升，对于后市，各大机构也纷纷表示看好。
云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。现在有人称之为大数据时代，也有人称之为智能时代。个人认为称之为"大数据时代"或"智能时代"都是可以的，未来的人工智能将会代替人类多项工作。那为什么称之为"大数据时代"也是可以的呢？
因为，人工智能是建立在大数据的基础上的，没有大数据的支持人工智能将无法实现智能。而且人工智能只是大数据的一个很小的应用方向，大数据有众多的应用方向！将来会覆盖全行业乃至影响人类文明。所以称之为"大数据时代"也是可以的。人工非要挑出一个时代概念来讲，那么就是"大数据时代"。

C. 深度学习和大数据有什么关系

深度学习是多层次的人工神经网络的建立和利用。在最简单的术语中，你可以把它看回作是高度非答线性的级联模型，例如多层规则和最后的逻辑回归。这是一个非常复杂的体系结构，最后的结果是分类（离散结果）或回归（连续结果）。
一般来说，这些模型需要有大数据的支持，并且需要对超参数（hyper parameters）、正则化等大量的精细调节。应用包括基于CNN（convolutional neural networks卷积神经网络）的计算机视觉和图像识别；自动翻译（基于NLP技术，例如长短期记忆模型）。
其实深度学习的基础理论其实在几十年前就有了，为什么一直没有发展起来呢？因为它受到两个条件的制约，一个是数据量，一个是机器的运算能力。
在数量比较小的情况下，传统的机器学习方法就能够取得较好的效果。但是随着数据量不断的增加，当达到某个临界值之后，传统机器学习方法的效果就不会再有提升了。而深度学习模型的效果则会随着数据量的显著增加而获得明显的提升。也就是说，深度学习方法能够最大限度地发挥出大数据的价值！所以大数据的发展促进了深度学习的崛起，而深度学习又放大了数据的价值，他们两个相互促进，相辅相成的。

D. 机器如何借助大数据进行深度学习

首先，人工智能领域所说的“深度学习”其实是机器学习的一种特定技术，而“深度学习”的核心计算模型是“人工神经网络”。值得说的是，“人工神经网络”的灵感，源自对人类神经生物学的深刻理解，也就是用机器来模仿人类大脑的工作机制，通过神经元的联结来传递和处理信息。

所以，目前人工智能领域的专家学者，把机器人当做出生的婴儿般培养，给它足够多的数据，让它通过海量信息的学习，自己总结归纳出事物的本质，从而进行准确地辨认。

E. 数据挖掘跟神经网络有什么关系

神经网络是属于人工智能范畴的，但可以用于数据挖掘，比如通过一批样本数据，训练出神经网络模型，然后再去测试新数据。就是对数据挖掘中分类技术的一个应用。

数据挖掘就是从大量数据中挖掘有用的知识，神经网络就是一种有学习能力的类似人脑活动的技术，其实也是在提炼知识。数据挖掘和许多学科都有交叉，概率统计、数据库、机器学习等等。

F. 人工智能，机器学习，神经网络，深度神经网络之间的关系是什么

这些概念大家经常碰到，可能会有一些混淆，我这里解释下。

人工智能，顾名思义ArtificialIntelligence，缩写是大家熟知的AI。是让计算机具备人类拥有的能力——感知、学习、记忆、推理、决策等。细分的话，机器感知包括机器视觉、NLP，学习有模式识别、机器学习、增强学习、迁移学习等，记忆如知识表示，决策包括规划、数据挖掘、专家系统等。上述划分可能会有一定逻辑上的重叠，但更利于大家理解。

其中，机器学习（MachineLearning，ML）逐渐成为热门学科，主要目的是设计和分析一些学习算法，让计算机从数据中获得一些决策函数，从而可以帮助人们解决一些特定任务，提高效率。它的研究领域涉及了概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

神经网络，主要指人工神经网络（ArtificialNeural Network，ANN），是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。通过模拟人类神经网络的结构和功能，由大量“神经元”构成了一个复杂的神经网络，模拟神经元的刺激和抑制的过程，最终完成复杂运算。

深度神经网络，大家可以理解为更加复杂的神经网络，随着深度学习的快速发展，它已经超越了传统的多层感知机神经网络，而拥有对空间结构进行处理（卷积神经网络）和时间序列进行处理（递归神经网络）的能力。

所以上面的四种概念中，人工智能是最宽泛的概念，机器学习是其中最重要的学科，神经网络是机器学习的一种方式，而深度神经网络是神经网络的加强版。记住这个即可。