人工智能 / AI應用 / Big Data

人工智能的發展,在海量數據中挖掘有用信息並形成知識將成為可能。未來大數據技術將與人工智能技術更緊密地結合,讓計算系統具備對數據的理解、推理、發現和決策能力,從而能從數據中獲取更準確、更深層次的知識,挖掘數據背後的價值。大數據能夠幫助各行各業的企業從原本毫無價值的海量數據中挖掘出用戶的需求,使數據能夠從量變到質變,真正產生價值。隨著大數據的發展,其應用已經滲透到工業、商業、服務業、醫療領域等各個方面,成為影響產業發展的一個重要因素。
 人工智能和大數據區別:
大數據是需要在數據變得有用之前進行清理、結構化和集成的原始輸入,而人工智能則是輸出,即處理數據產生的智能。這使得兩者有著本質上的不同。
人工智能是一種計算形式,它允許機器執行認知功能,例如對輸入起作用或作出反應,類似於人類的做法。人工智能係統不斷改變它們的行為,以適應調查結果的變化並修改它們的反應。人工智能係統旨在分析和解釋數據,然後根據這些解釋來解決實際問題。人工智能是關於決策和學習做出更好的決定。在某些方面人工智能會代替或部分代替人類來完成某些任務,但比人類速度更快,錯誤更少。
大數據是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動,而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集,可以存在結構化數據或非結構化數據(在使用上也有差異)。大數據主要是為了獲得洞察力。
人工智能和大數據協同:
雖然人工智能和大數據有很大的區別,但它們仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智能需要數據來建立其智能,特別是機器學習。
機器學習中,為了訓練模型,需要大量的數據,而且數據需要結構化和集成到足夠好的程度,以便機器能夠可靠地識別數據中的有用模式。大數據技術滿足這樣的要求。
人工智能是基於大數據的支持和採集,運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的,大數據是不斷採集、沉澱、分類等數據積累。 大數據提供了大量的數據,並且能從大量繁雜的數據中提取或分離出有用的數據,然後供人工智能來使用。即人工智能和機器學習中使用的數據已經被“清理”了,無關的、重複的和不必要的數據已經被清除。這些“清理”工作是由大數據技術來完成或保障的。
大數據可以提供訓練學習算法所需的數據。有兩種類型的數據學習:初期離線訓練數據學習和長期在線訓練數據學習。人工智能應用程序一旦完成最初離線培訓,並不會停止數據學習。隨著數據的變化,它們將繼續在線收集新數據,並調整它們的行動。因此,數據分為初期的和長期的(持續的)。機器學習從初期和長期收集到的數據中不斷學習和訓練。不斷學習和磨練其人工智能的模型和參數。
人工智能發展的最大飛躍是大規模並行處理器的出現,特別是GPU,它是具有數千個內核的大規模並行處理單元。這大大加快了人工智能算法的計算速度。人工智能需要通過試驗和錯誤學習,這需要大量的數據來教授和培訓人工智能。人工智能應用的數據越多,其獲得的結果就越準確。因此可以看出,人工智能是依託於大數據,或者說人工智能底層基於大數據。
此外,在大數據發揮作用的同時,大數據的應用必然會帶來個人隱私保護方面的挑戰。有效、合法、合理地收集、利用、保護大數據,是人工智能時代的基本要求。大數據在人工智能中的作用是將人類或物體行為活動抽象為或轉變為海量數據,對數據清洗、提質等預處理,供人工智能係統使用。
揚眾在大數據和AI專案上有相當多之實務經驗,例如在台塑寧波廠AI專案,就以Azure Machine Learning Studio搭配MS SQL完成建置熔融指數準確率極高之預測模型。

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