没有AI的大数据

1. 创造人工智能需要用到大数据吗

人工智能哪来的智能？所谓智能就是从大数据中学习到内在规律，数据量越大学到的规律就越接近实际，人工智能的水平就越高，大数据是人工智能的基础，没有大数据就没有人工智能。

2. 大数据、BI、AI，三者之间的关系是什么

数据是企业的生产资料，BI帮助企业梳理生产关系，而AI则是一种更先进的生产力内，它能够帮助把容业务专家、数据分析师等人所积累的业务经验和知识，固化到系统，进而使它演变成企业长久的数据资产。观远数据AI+BI的商业智能解决方案正是基于这种理念下的产物。

观远数据首创性地提出一整套从BI（基础分析）到AI（智能决策）的完整“5A”落地路径方法论，立足于自身在基础数据分析的出色实力，引入AI预测引擎填补了传统人工运营的前瞻性与实用性，助力企业构建最强决策大脑。目前观远数据已与联合利华、百威英博、迪卡侬等知名零售客户达成众多优秀的数据分析与AI技术深度融合的商业落地解决方案。

3. 大数据在未来有什么样的发展趋势

近几年我国云计算行业的市场规模和渗透率均在持续增长，使得我国公有云市场进入了一个内新的发展阶段。除容此之外，在5G商用以及AI等技术发展的推动下，我国公有云市场规模始终保持高速增长趋势，根据中国信息通信研究院的数据统计，2018年，中国公有云市场规模达到437.4亿元，较2017年增长65.2%。
根据2019年New Vantage Partners大数据和AI高管调查，来自接受调查的组织(例如美国运通，福特汽车，通用电气，通用汽车和强生)的高管中，几乎有72%认为他们没有成功建立了数据文化。1只有31%的人表示他们的业务是数据驱动的，而53%的人表示他们尚未开始将数据视为业务资产。超过一半(52%)的受访者承认，他们在数据和分析方面没有成功竞争。
随着可供组织使用的数据量不断增加，企业对投资数据科学家的需求变得越来越紧迫

4. AI大数据技术介绍 AI与大数据有何关系

1、人工智能与大数据密不可分，可以将很多大数据的应用归结为人工智能，随着人工智能的快速陵辩应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态物汪此、新模式。

2、人工智能是很多技术的总称，包括机器人、语罩迅言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度得到了大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现，随着智能终端和传感器的快速普及，海量数据快速累积，基于大数据的人工智能也因此获得了持续快速发展的动力来源。

3、大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。

4、大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，所谓大数据，就是大量的信息，利用普通的加减乘除啥的肯定会把电脑给跑废掉，不过这里的电脑不是我们用的普通的电脑，他们通常都有数据处理中心，就是高配的商业服务器。

5. 大数据和人工智能有什么关系呀

人工智能和大数据的关系是非常紧密的，实际上大数据的发展在很大程度上推动了人工智能技术的发展，因为数据是人工智能技术的三大基础之一（另两个基础是算法和算力）。从当前人工智能的技术体系结构来看，当前的人工智能对于数据的依赖程度还是非常高的，也可以说没有数据就没有智能。

要想理解人工智能和大数据之间的关系，可以通过机器学习来进行描述，一方面机器学习是人工智能技术的重要组成部分，另一方面机器学习在大数据领域也有广泛的应用，所以机器学习可以看成是人工智能和大数据之间的桥梁。

机器学习有五个大的步骤，包括数据收集、算法设计、算法实现、算法训练和算法验证，完成验证的机器学习算法就可以在实际场景中应用了。通过机器学习的步骤可以发现，数据收集是机器学习的基础，没有数据收集就无法完成算法训练和算法验证，实际上数据对于算法设计也有非常直接的影响。从这个角度来看，在进行人工智能研发之前，首先就要有数据。

目前机器学习不仅在人工智能领域有广泛的应用，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，所以很多大数据行业的从业者，通过机器学习也可以比较顺利地转向人工智能领域，这也在一定程度上模糊了大数据和人工智能之间的技术边界。实际上，目前很多从事人工智能研发的企业都有一定的大数据基础，这也是为什么很多互联网企业能够走在人工智能研发前列的原因之一。

最后，大数据和人工智能的发展还需要两个重要的基础，分别是物联网和云计算，物联网不仅为大数据提供了主要的数据来源渠道，同时也为人工智能产品的落地应用提供了场景支撑，而云计算则为大数据和人工智能提供了算力支撑。所以，从事大数据和人工智能领域的研发，也需要掌握一定的物联网和云计算知识。

6. 什么叫人工智能、大数据

人工智能是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差，以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80—90年代曾经一度低迷。近年来，成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了向上的拐点。
人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好
什么是大数据
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能和大数据的区别_大数据人工智能哪个好
人工智能和大数据的区别
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识，不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提（比如线性建模需要假设数据之间的线性关系），而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前，这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前，我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据，整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破，如果我们在三十年以后回头来看，将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术，它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。

7. 吴恩达称AI是时候从大数据转向“小数据”了，你认可这个观点吗

我个人很认可吴恩达的这个观点，因为我就是大数据专业的研究生，我最近研究的话题也是这个。因为这个话题有点高端，一句话说不清，下面我仔细讲一下。

扯远了，回归正题，总的来说，我是认可吴恩达教授的观点的，因为他的观点和我的研究方向有异曲同工之妙。

8. 什么叫人工智能、大数据

什么是大数据?大数据时代，数据不再仅仅指数字或数字构成的，数据的范畴要大的多。包括：互联网上的任何内容，比如文字、图片以及视频;书籍中的文字内容;医院里包括医学影像在内的所有医学档案资料;公司里的设计图纸、设计文档等;科学研究中的各种观测数据以及历史研究成果;甚至我们人类活动本身，也可被看成一种特殊的数据，比如我们在微信朋友圈等社交网络的行为，浏览网络的记录，我们每天的出行轨迹、活动范围等。从以上数据来源的纷繁复杂性，大数据的“大”的特征是不言而喻的，但大数据的特征不仅体量大，还具备多维度以及完备性的特点，才能刻画出比较完善的事物。

简言之，人工智能，英文缩写为AI。是利用计算机科学技术研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能，英文缩写为AI。而大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

两者的关系是大数据让人工智能变得更加智能，人工智能让大数据变得更有价值。

9. 大数据和人工智能的联系与区别是什么

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。

1、大数据

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

2、人工智能

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

3、大数据与人工智能

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。