如何使用人工智能處理大數(shù)據(jù)？

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與人類和動物展現(xiàn)的自然智能相比，人工智能（AI）是機器展現(xiàn)的智能水平。因此，有時將其稱為機器智能。機器一旦設(shè)定，便可以有效地感知其環(huán)境并采取某些行動，以更好地實現(xiàn)成功實現(xiàn)既定目標(biāo)的機會。

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

就像起重機是設(shè)計用來舉起人類無法舉起的重物的機器一樣，有些機器也經(jīng)過編程，可以進一步思考并解決對人腦和某些軟件來說很麻煩的分析問題。這種用于思考和分析的機器幫助可以追溯到算盤時代。技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到對機器可以使用的信息/數(shù)據(jù)量幾乎沒有限制的地步。這將我們帶入大數(shù)據(jù)主題。

就像名稱顯示的一樣，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，可以被計算機/機器理解并存儲在其中。從專業(yè)上講，大數(shù)據(jù)是一個研究各種提取，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)計用于擴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，他們的日常活動，他們的喜好等到無生命的事物，他們的屬性，他們的使用等。

正確利用這些龐大的數(shù)據(jù)儲備，可以為數(shù)據(jù)集所屬的行業(yè)提供有價值的見解和業(yè)務(wù)分析。因此，人們編寫了人工智能算法，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)語的含義，接下來將在人工智能文章的這一部分中進行回顧，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：

• 自然語言處理，其中記錄了數(shù)百萬來自人類語言的樣本并將其鏈接到其相應(yīng)的計算機編程語言翻譯。因此，對計算機進行了編程并用于幫助組織分析和處理大量的人類語言數(shù)據(jù)。

• 幫助農(nóng)業(yè)組織和企業(yè)擴大監(jiān)控能力。人工智能可以幫助農(nóng)民在整個生長階段一直到成熟之前對他們的農(nóng)產(chǎn)品進行計數(shù)和監(jiān)控。AI可以在薄弱環(huán)節(jié)或缺陷擴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)或無人機來查看和提取數(shù)據(jù)。

• 銀行和證券，用于監(jiān)視金融市場活動。例如，證券交易委員會（SEC）正在使用網(wǎng)絡(luò)分析和自然語言處理來挫敗金融市場中的非法交易活動。獲取交易數(shù)據(jù)分析以用于高頻交易，進行基于決策的交易，風(fēng)險分析和預(yù)測分析。它們還用于早期欺詐警告，卡欺詐檢測，存檔和分析審計記錄，報告企業(yè)信用，客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

• 通訊，媒體和娛樂。AI功能可用于收集，分析和利用消費者見解。利用移動和社交媒體內(nèi)容。了解實時媒體內(nèi)容使用方式。該行業(yè)的公司可以同時分析其客戶數(shù)據(jù)和客戶行為數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建詳細的客戶資料，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)容并衡量內(nèi)容性能。

• 醫(yī)療保健提供者受益于大量的健康數(shù)據(jù)，人工智能簡化了處方和健康分析。醫(yī)院正在使用通過數(shù)百萬部手機和傳感器收集的數(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)生何時登錄學(xué)校系統(tǒng)，花費在系統(tǒng)不同頁面上的時間量以及學(xué)生的整體進度隨著時間的推移。這對于衡量教師的效能也很有用。因此，針對學(xué)生人數(shù)，各種課程，學(xué)生志向，學(xué)生人口統(tǒng)計資料，行為模式以及許多其他數(shù)據(jù)，對教師的表現(xiàn)進行了分析和衡量。

• 在制造中，庫存管理，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)，時間數(shù)據(jù)，地震解釋和儲層特征。

• 全世界的政府將AI用于各種應(yīng)用程序，例如公共面部識別，用于交通管理的車輛識別，人口統(tǒng)計，財務(wù)分類，能源勘探，環(huán)境保護，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，零售和批發(fā)貿(mào)易，運輸以及能源與公用事業(yè)。

結(jié)語

綜上所述，已經(jīng)能夠確認在大數(shù)據(jù)分析中使用AI的巨大投資對所有人都有好處。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)計這種相關(guān)性將隨著時間而繼續(xù)減少。

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

支持機器學(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。這種啟用了功能的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序可自動進行數(shù)據(jù)分析并找到以前無法通過手動或傳統(tǒng)方法處理數(shù)據(jù)來想象的新見解。增加某些事件的可預(yù)測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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