大數據與人工智能如何創造新的可能性?通過結合人工智能 (AI) 和大數據，企業組織可以看到和預測關鍵領域的未來趨勢，包括商業、技術、金融和醫療保健。

　　通過結合人工智能 (AI) 和大數據，企業組織可以看到和預測關鍵領域的未來趨勢，包括商業、技術、金融和醫療保健。

　　人工智能是計算機對人類智能的模擬。通過應用機器學習算法，我們可以制造“智能”機器，這些機器可以利用認知推理根據提供給它們的數據做出決策。

　　另一方面，大數據是應用于大量數據以從中挖掘信息的計算策略和技術的總稱。大數據技術包括捕獲和存儲數據，然后分析數據以制定戰略決策并改善業務成果。大多數公司在孤島中部署大數據和人工智能，以構建其現有數據集并開發可以獨立思考的機器。

　　但是，大數據實際上是人工智能的原材料。因此，當大數據遇到人工智能時，它們有可能同時改變數據的結構方式和機器學習的方式。

　　人工智能及其子集

　　人工智能 (AI) 利用計算機和機器來模仿人類思維的解決問題和決策能力。它是許多不同技術的組合，使機器能夠以類似人類的智能水平感知、理解、行動和學習。以下是人工智能的子集：

　　機器學習

　　深度學習

　　自然語言處理

　　專業系統

　　機器人學

　　機器視覺

　　語音識別

　　什么是大數據及其 3V ?

　　大數據是包含更多種類、數量不斷增加且速度更快的數據。

　　盡管大數據本身的概念相對較新，但大數據集的起源可以追溯到 1960 年代和 70 年代，當時數據世界剛剛開始出現第一個數據中心和關系數據庫的發展。

　　大數據傳統的3V基本特征是指Volume、Variety和Velocity：

　　體積( Volume)：

　　數據量很重要。使用大數據，您將不得不處理大量的低密度、非結構化數據。這可以是價值未知的數據，例如社交平臺數據饋送、網頁或移動應用程序上的點擊流或支持傳感器的設備。對于某些企業組織而言，這可能是數十 TB ，甚至可能是數百 PB的數據。

　　速度(Velocity)：

　　速度是接收數據和(可能)采取行動的快速速率。通常，最高速度的數據直接流入內存而不是寫入磁盤。一些支持互聯網的智能產品實時或接近實時運行，需要實時評估和操作。

　　種類(Variety)：

　　多樣性是指可用的多種類型的數據。傳統的數據類型是結構化的，并且很適合關系數據庫。隨著大數據的興起，數據出現了新的非結構化數據類型。非結構化和半結構化數據類型，例如文本、音頻和視頻，需要額外的預處理來獲取含義并支持元數據。

　　大數據和人工智能在數字時代的好處

　　企業每天都在分析和管理大量數據集。 客戶信息、員工詳細信息、業務統計數據，全部放在一起，可以是一個龐大的非結構化數據集合，可以進行分類和研究以進行業務優化。 大數據提供了以穩健的方式收集和存儲數據的解決方案，而人工智能憑借其機器學習技術從數據集中學習，以便在未來做出更好的決策。

　　以下是大數據的好處：

　　大數據降低了業務成本

　　大數據提高效率

　　大數據提高定價

　　大數據提供了更多與大企業競爭的工具

　　大數據使組織能夠專注于本地偏好

　　大數據有助于提高銷售額和忠誠度

　　大數據可確保您雇用合適的員工

　　零售品牌沃爾瑪已經在使用大數據和人工智能來修改他們的業務結構。每天有超過數百萬的客戶訪問他們的線上和線下商店，沃爾瑪收集了 PB 范圍內的客戶數據。大數據分析師處理龐大的數據集，幫助他們的機器學習算法掌握決策技能。研究網站上的流行產品、客戶購買習慣的模式以及商品供需關系，幫助沃爾瑪改造其網站和庫存以適應客戶的需求，從而促進他們的業務發展。

　　人工智能算法通常在機器學習的初始階段處理樣本數據集。然而，將算法與實時數據結合起來可以讓機器從實際數據集中學習，而不是從樣本數據集中學習。因此，我們可以有效地訓練我們的機器，以便從學習階段就做出更好的決策。

　　氣象部門就是一個很好的例子。氣象臺中的服務器以文本、圖像和視頻的形式接收來自世界各地的衛星、氣象站和中繼板的數據。在這些領域中使用與人工智能相結合的大數據來有效地存儲數據，然后使用圖像和視頻處理技術進行天氣預測。

　　以下是人工智能的好處：

　　1)更少的人為錯誤：人工智能的錯誤空間更小。

　　2)做更復雜的任務：人工智能可以通過額外的努力和更大的責任來執行更費力的任務。

　　3) 24/7 可用：教育機構和幫助熱線中心收到許多可以使用 AI 有效處理的查詢和問題。

　　4) 提供數字協助：智能手機、PC 或聯網家庭揚聲器中的虛擬助手，如 Apple 的 Siri、微軟的 Cortana、谷歌的 Google Now、三星的 Galaxy S8 的 Bixby 和亞馬遜的 Alexa，提供上下文信息。

　　5)協助人類完成重復性任務：在銀行中，我們經?？吹皆S多文件驗證以獲得貸款，這對于銀行所有者來說是一項重復性任務。使用人工智能認知自動化，業主可以加快驗證文件的過程，客戶和業主都將從中受益。

　　6) 更高效：情緒與人工智能機器人無關，因此情緒不會影響效率。因此，它們總是富有成效的。

　　7) 教育下一代：如今，醫療專業人員接受了人工手術模擬器的培訓。它使用有助于檢測和監測神經系統疾病并刺激大腦功能的應用程序。

　　8)正確的決策：人工智能工具在商業世界中的集成提高了組織的效率。

　　盡管計算機在認知水平上無法與人類大腦匹敵，但它們對于分類和組織我們在現代世界中處理的大量數據集至關重要。通過融合人工智能和大數據，我們可以獲得結構化的實時數據庫，可以進一步用于各種應用。盡管這兩個領域的合并仍在進行中，但我們可以期待我們在企業和日常生活中處理大量數據集的方式會迅速取得突破。