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人工智能如何在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用

人工智能 大數(shù)據(jù)
人工智能,是處理大數(shù)據(jù)最理想和最有效的方法。我們的世界一直沉浸在大數(shù)據(jù)中,你能想到的任何話題,無(wú)論在線還是離線,都有大量的數(shù)據(jù),如我們的日?;顒?dòng)、對(duì)無(wú)生命事物的偏好、屬性、用途等等。下面,我們就來(lái)看看人工智能是如何在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用的?

 人工智能,是處理大數(shù)據(jù)最理想和最有效的方法。我們的世界一直沉浸在大數(shù)據(jù)中,你能想到的任何話題,無(wú)論在線還是離線,都有大量的數(shù)據(jù),如我們的日?;顒?dòng)、對(duì)無(wú)生命事物的偏好、屬性、用途等等。下面,我們就來(lái)看看人工智能是如何在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用的?

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人工智能如何在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用

與人類和動(dòng)物表現(xiàn)出來(lái)的自然智能相比,人工智能是機(jī)器表現(xiàn)出來(lái)的智能水平。因此,它有時(shí)被稱為機(jī)器智能。一旦機(jī)器建立起來(lái),它就能有效地感知其環(huán)境并采取一些行動(dòng),從而更好地實(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)的根本在于用機(jī)器能夠理解的編程語(yǔ)言編寫代碼或命令。這些代碼有助于奠定機(jī)器思維能力的基礎(chǔ),以便機(jī)器可以被編程來(lái)執(zhí)行代碼中定義的某些功能。這些機(jī)器還被編程為使用它們的基本代碼來(lái)生成相關(guān)代碼的連續(xù)序列,以便在增加工作量時(shí)提高它們思考、學(xué)習(xí)和解決問題的能力。

就像起重機(jī)是被設(shè)計(jì)用來(lái)舉起人類無(wú)法舉起的重物的機(jī)器一樣,一些機(jī)器也被編程來(lái)進(jìn)一步思考和解決人類大腦和一些軟件的麻煩的分析問題。這種有助于思考和分析的機(jī)器可以追溯到算盤時(shí)代。技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一個(gè)程度,一臺(tái)機(jī)器可以使用的信息/數(shù)據(jù)的數(shù)量幾乎沒有限制。這就引出了大數(shù)據(jù)的話題。

顧名思義,大數(shù)據(jù)只是一組龐大、廣泛、復(fù)雜或海量的特定信息,可以被計(jì)算機(jī)/機(jī)器理解和存儲(chǔ)。從專業(yè)角度講,大數(shù)據(jù)是一個(gè)研究各種數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域,這些數(shù)據(jù)集非常復(fù)雜,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)無(wú)法處理。需要設(shè)計(jì)如此大量的數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)展其提取和分析功能。

人工智能是處理大數(shù)據(jù)的理想和最有效的方法。正確使用這些巨大的數(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)值的見解和業(yè)務(wù)分析。因此,人們已經(jīng)編寫了人工智能算法來(lái)從大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)中獲益。

如何應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)?

解決上面這些術(shù)語(yǔ)的含義,接下來(lái)我們將在人工智能文章的這一部分進(jìn)行回顧,回顧應(yīng)用程序如何受益于人工智能算法和大數(shù)據(jù)分析之間的協(xié)同作用,例如:

自然語(yǔ)言處理,其中記錄了數(shù)百萬(wàn)人類語(yǔ)言的樣本,并將其與相應(yīng)的計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言翻譯聯(lián)系起來(lái)。因此,計(jì)算機(jī)被編程用來(lái)幫助組織分析和處理大量的人類語(yǔ)言數(shù)據(jù)。

幫助農(nóng)業(yè)組織和企業(yè)擴(kuò)大其監(jiān)測(cè)能力。人工智能可以幫助農(nóng)民在整個(gè)生長(zhǎng)階段計(jì)算和監(jiān)控他們的農(nóng)產(chǎn)品,直到成熟。人工智能可以在薄弱環(huán)節(jié)或缺陷擴(kuò)散到這片廣袤土地的其他區(qū)域之前很久就發(fā)現(xiàn)它們。在這種情況下,人工智能使用衛(wèi)星系統(tǒng)或無(wú)人機(jī)來(lái)查看和提取數(shù)據(jù)。銀行和證券被用來(lái)監(jiān)控金融市場(chǎng)活動(dòng)。例如,美國(guó)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)。獲取高頻交易的交易數(shù)據(jù)分析,進(jìn)行決策交易、風(fēng)險(xiǎn)分析和預(yù)測(cè)分析。它們還用于欺詐預(yù)警、卡欺詐檢測(cè)、審計(jì)記錄存檔和分析、公司信用報(bào)告、客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

通信、媒體和娛樂。人工智能功能可以用來(lái)收集、分析和利用消費(fèi)者的意見。利用移動(dòng)和社交媒體內(nèi)容。了解如何使用實(shí)時(shí)媒體內(nèi)容。該行業(yè)的公司可以同時(shí)分析其客戶數(shù)據(jù)和客戶行為數(shù)據(jù),以創(chuàng)建詳細(xì)的客戶檔案,這些檔案將用于為不同的目標(biāo)受眾創(chuàng)建內(nèi)容、推薦內(nèi)容和衡量?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),而人工智能簡(jiǎn)化了處方和健康分析。醫(yī)院正在使用數(shù)百萬(wàn)部手機(jī)和傳感器收集的數(shù)據(jù),允許醫(yī)生使用循證醫(yī)學(xué)。此外,它可以更快地識(shí)別和跟蹤慢性病的傳播。

在教育領(lǐng)域,人工智能和大數(shù)據(jù)分析出于各種目的而同步,例如跟蹤和分析學(xué)生登錄學(xué)校系統(tǒng)的時(shí)間、在系統(tǒng)不同頁(yè)面上花費(fèi)的時(shí)間以及學(xué)生隨時(shí)間的總體進(jìn)度。這對(duì)于衡量教師的有效性也非常有用。因此,根據(jù)學(xué)生人數(shù)、各種課程、學(xué)生愿望、學(xué)生人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、行為模式和許多其他數(shù)據(jù),對(duì)教師的表現(xiàn)進(jìn)行分析和衡量。

在制造業(yè)中,庫(kù)存管理、生產(chǎn)管理、供應(yīng)鏈分析和客戶滿意度技術(shù)是無(wú)縫的。因此,提高了產(chǎn)品質(zhì)量,保證了能效,提高了可靠性水平,增加了利潤(rùn)率。

在自然資源領(lǐng)域,人工智能和大數(shù)據(jù)之間的協(xié)同作用使得預(yù)測(cè)建模成為可能。它可以快速方便地分析大規(guī)模圖形數(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。

世界各國(guó)政府都將人工智能用于各種應(yīng)用,如公共面部識(shí)別、交通管理中的車輛識(shí)別、人口統(tǒng)計(jì)、金融分類、能源勘探、環(huán)境保護(hù)、基礎(chǔ)設(shè)施管理、犯罪調(diào)查等。

人工智能用于大數(shù)據(jù)的其他領(lǐng)域包括保險(xiǎn)、零售和批發(fā)貿(mào)易、運(yùn)輸、能源和公用事業(yè)。

綜上所述,在大數(shù)據(jù)分析中使用人工智能的巨大投資對(duì)每個(gè)人都有好處。而數(shù)據(jù)集將繼續(xù)增長(zhǎng),因此應(yīng)用程序和投資水平將隨著時(shí)間的推移不斷提高。與往常一樣,人類干預(yù)將繼續(xù)發(fā)揮作用,盡管預(yù)計(jì)這種相關(guān)性將隨著時(shí)間的推移而繼續(xù)下降。

 

責(zé)任編輯:姜華 來(lái)源: 千家網(wǎng)
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