如何使用人工智能處理大數(shù)據(jù)？

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與人類(lèi)和動(dòng)物展現(xiàn)的自然智能相比，人工智能（AI）是機(jī)器展現(xiàn)的智能水平。因此，有時(shí)將其稱(chēng)為機(jī)器智能。機(jī)器一旦設(shè)定，便可以有效地感知其環(huán)境并采取某些行動(dòng)，以更好地實(shí)現(xiàn)成功實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)的機(jī)會(huì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的根源涉及使用機(jī)器能夠理解的編程語(yǔ)言編寫(xiě)代碼或命令。這些代碼有助于奠定機(jī)器思維能力的基礎(chǔ)，以便對(duì)機(jī)器進(jìn)行編程以執(zhí)行代碼中定義的某些功能。這些機(jī)器還被編程為使用其基本代碼來(lái)生成相關(guān)代碼的連續(xù)序列，以便在增加工作量時(shí)增加其思考，學(xué)習(xí)和解決問(wèn)題的能力。

就像起重機(jī)是設(shè)計(jì)用來(lái)舉起人類(lèi)無(wú)法舉起的重物的機(jī)器一樣，有些機(jī)器也經(jīng)過(guò)編程，可以進(jìn)一步思考并解決對(duì)人腦和某些軟件來(lái)說(shuō)很麻煩的分析問(wèn)題。這種用于思考和分析的機(jī)器幫助可以追溯到算盤(pán)時(shí)代。技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到對(duì)機(jī)器可以使用的信息/數(shù)據(jù)量幾乎沒(méi)有限制的地步。這將我們帶入大數(shù)據(jù)主題。

就像名稱(chēng)顯示的一樣，大數(shù)據(jù)只是龐大的，廣泛的或復(fù)雜的或大量的特定信息集，可以被計(jì)算機(jī)/機(jī)器理解并存儲(chǔ)在其中。從專(zhuān)業(yè)上講，大數(shù)據(jù)是一個(gè)研究各種提取，分析或處理各種數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域，這些數(shù)據(jù)集是如此之復(fù)雜以至于無(wú)法由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)處理。如此大量的數(shù)據(jù)需要設(shè)計(jì)用于擴(kuò)展其提取和分析功能的系統(tǒng)。

人工智能是處理大數(shù)據(jù)的理想，最有效的方法。我們的世界已經(jīng)浸入了大數(shù)據(jù)。您可以想到的任何主題，在線和離線都有大量的數(shù)據(jù)，范圍從人，他們的日?；顒?dòng)，他們的喜好等到無(wú)生命的事物，他們的屬性，他們的使用等。

正確利用這些龐大的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，可以為數(shù)據(jù)集所屬的行業(yè)提供有價(jià)值的見(jiàn)解和業(yè)務(wù)分析。因此，人們編寫(xiě)了人工智能算法，以從大型和復(fù)雜數(shù)據(jù)中受益。

公司如何應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)？

上面我們已經(jīng)解決了這些術(shù)語(yǔ)的含義，接下來(lái)將在人工智能文章的這一部分中進(jìn)行回顧，回顧應(yīng)用程序如何從AI算法和大數(shù)據(jù)分析之間的協(xié)同作用中受益，例如：

• 自然語(yǔ)言處理，其中記錄了數(shù)百萬(wàn)來(lái)自人類(lèi)語(yǔ)言的樣本并將其鏈接到其相應(yīng)的計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言翻譯。因此，對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行了編程并用于幫助組織分析和處理大量的人類(lèi)語(yǔ)言數(shù)據(jù)。

• 幫助農(nóng)業(yè)組織和企業(yè)擴(kuò)大監(jiān)控能力。人工智能可以幫助農(nóng)民在整個(gè)生長(zhǎng)階段一直到成熟之前對(duì)他們的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行計(jì)數(shù)和監(jiān)控。AI可以在薄弱環(huán)節(jié)或缺陷擴(kuò)散到這片巨大土地的其他區(qū)域之前很早就發(fā)現(xiàn)它們。在這種情況下，AI使用衛(wèi)星系統(tǒng)或無(wú)人機(jī)來(lái)查看和提取數(shù)據(jù)。

• 銀行和證券，用于監(jiān)視金融市場(chǎng)活動(dòng)。例如，證券交易委員會(huì)（SEC）正在使用網(wǎng)絡(luò)分析和自然語(yǔ)言處理來(lái)挫敗金融市場(chǎng)中的非法交易活動(dòng)。獲取交易數(shù)據(jù)分析以用于高頻交易，進(jìn)行基于決策的交易，風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測(cè)分析。它們還用于早期欺詐警告，卡欺詐檢測(cè)，存檔和分析審計(jì)記錄，報(bào)告企業(yè)信用，客戶(hù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

• 通訊，媒體和娛樂(lè)。AI功能可用于收集，分析和利用消費(fèi)者見(jiàn)解。利用移動(dòng)和社交媒體內(nèi)容。了解實(shí)時(shí)媒體內(nèi)容使用方式。該行業(yè)的公司可以同時(shí)分析其客戶(hù)數(shù)據(jù)和客戶(hù)行為數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建詳細(xì)的客戶(hù)資料，這些資料將用于為不同的目標(biāo)受眾創(chuàng)建內(nèi)容，推薦內(nèi)容并衡量?jī)?nèi)容性能。

• 醫(yī)療保健提供者受益于大量的健康數(shù)據(jù)，人工智能簡(jiǎn)化了處方和健康分析。醫(yī)院正在使用通過(guò)數(shù)百萬(wàn)部手機(jī)和傳感器收集的數(shù)據(jù)，從而允許醫(yī)生使用循證醫(yī)學(xué)。而且，可以更快地識(shí)別和追蹤慢性病的傳播。

• 在教育領(lǐng)域，人工智能與大數(shù)據(jù)分析同步用于各種目的，例如跟蹤和分析學(xué)生何時(shí)登錄學(xué)校系統(tǒng)，花費(fèi)在系統(tǒng)不同頁(yè)面上的時(shí)間量以及學(xué)生的整體進(jìn)度隨著時(shí)間的推移。這對(duì)于衡量教師的效能也很有用。因此，針對(duì)學(xué)生人數(shù)，各種課程，學(xué)生志向，學(xué)生人口統(tǒng)計(jì)資料，行為模式以及許多其他數(shù)據(jù)，對(duì)教師的表現(xiàn)進(jìn)行了分析和衡量。

• 在制造中，庫(kù)存管理，生產(chǎn)管理，供應(yīng)鏈分析和客戶(hù)滿(mǎn)意度技術(shù)是無(wú)縫的。因此，提高了產(chǎn)品質(zhì)量，確保了能效，提高了可靠性水平并提高了利潤(rùn)率。

• 在自然資源領(lǐng)域，人工智能和大數(shù)據(jù)的協(xié)同作用使預(yù)測(cè)建模成為可能。可以快速輕松地分析大型圖形數(shù)據(jù)，地理空間數(shù)據(jù)，時(shí)間數(shù)據(jù)，地震解釋和儲(chǔ)層特征。

• 全世界的政府將AI用于各種應(yīng)用程序，例如公共面部識(shí)別，用于交通管理的車(chē)輛識(shí)別，人口統(tǒng)計(jì)，財(cái)務(wù)分類(lèi)，能源勘探，環(huán)境保護(hù)，基礎(chǔ)設(shè)施管理，犯罪調(diào)查等。

大數(shù)據(jù)中使用AI的其他領(lǐng)域包括保險(xiǎn)，零售和批發(fā)貿(mào)易，運(yùn)輸以及能源與公用事業(yè)。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，已經(jīng)能夠確認(rèn)在大數(shù)據(jù)分析中使用AI的巨大投資對(duì)所有人都有好處。數(shù)據(jù)集將繼續(xù)增加，因此應(yīng)用程序和投資水平將隨著時(shí)間的推移繼續(xù)增加。與往常一樣，人為干預(yù)將繼續(xù)具有相關(guān)性，盡管預(yù)計(jì)這種相關(guān)性將隨著時(shí)間而繼續(xù)減少。

可以正確地說(shuō)“沒(méi)有數(shù)據(jù)的人工智能是無(wú)用的，沒(méi)有人工智能的數(shù)據(jù)是無(wú)法克服的”。而且，如果沒(méi)有人工干預(yù)和互動(dòng)，人工智能和大數(shù)據(jù)實(shí)際上是不可能的。

支持機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的AI系統(tǒng)是業(yè)務(wù)技術(shù)和流程發(fā)展的未來(lái)。這種啟用了功能的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序可自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析并找到以前無(wú)法通過(guò)手動(dòng)或傳統(tǒng)方法處理數(shù)據(jù)來(lái)想象的新見(jiàn)解。增加某些事件的可預(yù)測(cè)性的這種可能性使我們可以完全重繪所有工作方式的方法。

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