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人工智能与大数据的应用

  • 分类:大数据+人工智能
  • 作者:dyna_lidan
  • 来源:https://blog.csdn.net/dyna_lidan/article/details/82115846
  • 发布时间:2020-12-04 17:46
  • 访问量:0

【概要描述】  大数据行业前景光明,不少已经在工作或者大数据毕业的朋友都想投身到大数据行业,但是有的朋友却还在犹豫,不是没有坚定学习大数据的信心,而是对大数据培训学校的选择有不少疑问。

人工智能与大数据的应用

【概要描述】  大数据行业前景光明,不少已经在工作或者大数据毕业的朋友都想投身到大数据行业,但是有的朋友却还在犹豫,不是没有坚定学习大数据的信心,而是对大数据培训学校的选择有不少疑问。

  • 分类:大数据+人工智能
  • 作者:dyna_lidan
  • 来源:https://blog.csdn.net/dyna_lidan/article/details/82115846
  • 发布时间:2020-12-04 17:46
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两个概念
人工智能--人造的智能,通过研究人类的智能,了解人类智能(看、听、说、写、闻、思考等能力)的实质,生产出具有人类智能的机器。
大数据–密度大、体量大、维度多、价值高的数据。
人工智能与大数据的关系
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1、大数据的价值

  • 没有数据支持的决策常常不准确。
    在稳定收入的人群里,大约三到五成人在炒股,统计表明95%的个人投资最终跑不赢大盘,50-70%的频繁短线交易甚至在亏钱。但是我周围朋友同时学历不低,投资表现并不比这个数据好。那么它们为什么还要炒股,一方面是对自己的炒股能力颇为自信,另一方面看到周边谁谁挣钱的例子,让他们觉得赚钱很容易。但是只要看看统计数据,就会得到相反的结论。
  • 大量数据的意义
    2005年,从来没有做过机器翻译的Google请来了机器翻译专家弗朗兹.奥科,一年之后做出了当时世界上最好的机器翻译系统,在NIST的年度评审结果中,Google的BLEU得分51%(人工翻译准确率仅为50%-60%),领先第二名5%,而基于语法规则翻译的SYSTRAN仅为10.79%。奥科的秘诀却是:方法还是两年前的方法,却是利用了比其他研究机构多几千甚至上万倍的数据,训练出一个六元模型。一般来说,要估计N元模型的各个条件概率,要有足够多的数据,N越大,数据要越多,N一般不超过3。如果多使用两三倍数据,机器翻译效果会好一点,但是几万倍的增加时,量变的积累导致质变,达到很好的效果。
  • 大数据的重要性
    在医疗保健里面,基因的缺陷和很多疾病都有关系,要想搞清楚其中的关系:
    传统的方法是通过实验搞清楚某一段基因的机理(这可能是个漫长的过程,也许需要从研究果蝇开始),以及它的缺陷带来的身体的变化,然后再搞清楚这种变化可能导致的疾病,或者什么情况下会导致疾病。科学家研究了几十年,都很难找到吸烟与很多疾病的因果关系。
    数据统计方法与这些正好相反,从数据出发,找到基因缺陷与疾病在统计上的相关性,然后再反过来分析这种相关性的内在原因。
    如以糖尿病为例,
    P(B/A)=P(AB)/P(A)=#(AB)/#(A)P(B/A)=P(AB)/P(A)=#(AB)/#(A)
    A代表基因有缺陷,B代表糖尿病。#代表样本数量。
    大数据是非常有用的,如果有更多,更完备,更全面的数据,我们就能从中挖掘出预想不到的惊喜。人工智能的智能都蕴含在大数据中。

2、人工智能赋能各行各业

人工智能随着大数据的发展,将智能应用发展得淋漓尽致,在各行各业都得到广泛的应用。包括智能家居,智慧金融,智能客服,智能制造,智能医疗,智能艺术创作等各大领域。
智能家居:Echo音箱,智能炒菜机器人,智能安防等等。将人工智能技术嵌入,只需要通过碰触、手势、语音识别、人脸识别即可实现各种功能。
智慧金融:通过挖掘金融市场、风险变化、用户数据规律,给用户制定个性化服务。包括智能投资顾问行业、保险行业、征信行业等等。
智能客服:通过语音识别技术、自然语言处理技术、语音合成技术实现人机交互,用于客服领域,从业务咨询、专业问题解答,业务办理、投诉反馈等都能替代人工客服,从而减轻客服压力,降低企业运营成本,提升客户满意度。
其他应用
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发布时间:2020-06-20 00:00:00