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大數據與人工智能有哪些區別
發布時間：2018-07-17 分類：交通百科
當下，大數據與人工智能是人們耳熟能詳的流行術語，那人工智能與大數據有什么相似之處和不同之處呢?
大數據是一種傳統計算。它不會根據結果采取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的數據集，但也可以是極其多樣的數據。在大數據集中，可以存在結構化數據，如關系數據庫中的事務數據，以及結構化或非結構化數據，例如圖像、電子郵件數據、傳感器數據等。
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，類似于人類的做法。傳統的計算應用程序也會對數據做出反應，但反應和響應都必須采用人工編碼。如果出現任何類型的差錯，就像意外的結果一樣，應用程序無法做出反應。而人工智能系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化并修改它們的反應。
在小編看來，人工智能是關于決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟件、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智能都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。
大數據與人工智能區別
大數據與人工智能區別主要是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。
大數據提供了大量的數據，而有用的數據必須首先從大量繁雜的數據中心分離出來，然后再做任何事情。人工智能和機器學習中使用的數據已經被“清理”了，無關的、重復的和不必要的數據已經被清除。所以這是第一步。
在此之后，人工智能可以蓬勃發展。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：初始培訓可以定期收集數據。人工智能應用程序一旦完成最初的培訓，并不會停止學習。隨著數據的變化，它們將繼續接收新數據，并調整它們的行動。因此，數據是最初的和持續的。
