人工智能和大数据之间是什么联系？区别又是什么？
&人工智能（）&和&大数据 （Big Data）&两个词以迅雷不及掩耳之势流行开来，那么这两者之间有什么关系吗？常常有人把两者混肴在一起。有必要厘清一下它们之间的联系和区别。
一个共同点就是这两项技术都被炒得非常火热。根据调查发现，超过97％的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。更重要的是，近80％的企业高管认为人工智能和大数据密切相关。可以肯定的是它们是完成任务的不同工具。
首先从定义出发：
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是指计算机系统具备的能力，该能力可以履行原本只有依靠人类智慧才能完成的复杂任务。人工智能在上世纪80&90年代曾经一度低迷。近年来，由于成本低廉的大规模并行计算、大数据、、人脑芯片4大催化剂的齐备，导致人工智能的发展出现了井喷趋势。
大数据（BigData）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
人工智能和大数据联系：
人工智能打个比方，像张无忌吸收好多武林前辈的武功秘籍，不断的深度学习和广泛训练，逐渐进化升级为一个武林高手。
大数据相当于张无忌从小到大学习、记忆和存储的海量武功秘籍（武学知识），这些武学知识只有通过他消化、吸收、再造才能创造出更大的价值或本领。
可以看出，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累，人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现。因此，人工智能离不开大数据，人工智能需要依赖大数据平台和技术来帮助完成深度学习进化。
当今人工智能立足于深度（多层），进行深度，可以根据大量的训练数据来提高模型优化能力。但这一显著优点需要增加海量的运算。随着计算机运算能力提升，深度神经网络发挥了杰出的实际应用价值。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破－所释放出来的力量将彻底改变和优化人们的工作和生活（科技优化生活＾＿＾）！这对人类的发展产生意义重大且深远的影响。
人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、汽车。更重要的是，当硬件性能逐渐提升、计算资源越来越强大时，成本却越来越低廉。
人工智能和大数据区别：
大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，可以存在结构化数据或非结构化数据（在使用上也有差异）。大数据主要是为了获得洞察力。
人工智能和大数据协同：
虽然人工智能和大数据有很大的区别，但它们仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能，特别是机器学习。
机器学习中，为了训练模型，需要大量的数据，而且数据需要结构化和集成到足够好的程度，以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。大数据技术满足这样的要求。
人工智能是基于大数据的支持和采集，运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的，大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
大数据提供了大量的数据，并且能从大量繁杂的数据中提取或分离出有用的数据，然后供人工智能来使用。即人工智能和机器学习中使用的数据已经被&清理&了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除。这些&清理&工作是由大数据技术来完成或保障的。
大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初期离线训练数据学习和长期在线训练数据学习。人工智能应用程序一旦完成最初离线培训，并不会停止数据学习。随着数据的变化，它们将继续在线收集新数据，并调整它们的行动。因此，数据分为初期的和长期的（持续的）。机器学习从初期和长期收集到的数据中不断学习和训练。不断学习和磨练其人工智能的模型和参数。
人工智能发展的最大飞跃是大规模并行处理器的出现，特别是GPU，它是具有数千个内核的大规模并行处理单元。这大大加快了人工智能算法的计算速度。人工智能需要通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。因此可以看出，人工智能是依托于大数据，或者说人工智能底层基于大数据。
此外，在大数据发挥作用的同时，人工智能研发者也一定不要忘了，大数据的应用必然会带来个人隐私保护方面的挑战。有效、合法、合理地收集、利用、保护大数据，是人工智能时代的基本要求。
最后还要澄清的一点是：大数据在人工智能中的作用是将人类或物体行为活动抽象为或转变为海量数据，对数据清洗、提质等预处理，供人工智能系统使用，而对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。
人工智能和大数据既有联系又有区别，且可以协同工作。人工智能需要通过试验和错误学习，需要大数据来教授和培训人工智能。人工智能需要依托大数据来建立其智能。在大数据在人工智能中发挥作用的同时，人工智能研发者千万不要忘了，合理地收集和利用大数据，注意个人隐私的保护。对数据进行智能分析的人工智能只是人工智能的一部分，并非全部。
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电信与信息服务业务经营许可证：粤B2-图解传统分析与大数据分析的区别来源：中国商业智能网&& 10:02:53“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。数据存储量相对于当前企业TB（TERA&BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA&BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。分享到：
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为什么大数据分析对企业很重要主要的IT公司对分析和应用系统供应商的购买已经成为一种日常现象。我们已经看到&大数据分析&这个词汇被使用在许多企业的解决方案中。&大数据&是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。在过去，专业术语&分析&应用于（）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。大数据分析用例基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗。因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户。分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组。从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方政府有效地应对疫情的情况。产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。总结大数据分析为企业和政府分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。责编：毋小艺微信扫一扫实时了解行业动态微信扫一扫分享本文给好友 分享到：
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400-698-9918如何理解传统数据与大数据之间的区别
如何理解传统数据与大数据之间的区别并进行分析的量化数据约有50-60MB，但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的致命痼疾。
“过去，对于学生来说，也没有必要进行实时地采集，而是在周期性，即时性的行为与现象记录，大数据开发也是一种模式，而精确匹配下则不足10篇。可见针对大数据带给教育的机遇与挑战，与读者深入探讨和分享大数据与传统数据的区别，及其行业落地的进展情况。
与所有新鲜事物一样，教育领域的大数据挖掘，仍然是一片未开垦。同时，这些数据的产生完全是过程性的，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助：人们对于学习的热情并没有过去，但是人们已经极端希望与传统的学院式授课模式告别。一成不变，生理健康与心理健康状态如何，传统数据与大数据呈现出以下区别，以及其他类别的评估数据，这种网络学习模式受到热捧恰恰证明了，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者，师生或生生的互动过程之中……在每时每刻发生的动作与现象中产生。这些数据的整合能够诠释教育微观改革中自变量的水平。
查询近5年来的学术着作、阶段性的评估中获得，身高体重等生理数据，而其中可归类、标签，而创立于2009年并迅速风靡全球的可汗学院（Khan Academy）正是其中的杰出代表。从知名学府的公开课到可汗学院，包括个人与家庭基本信息。而在传统数据领域，一次PISA考试就能在全世界各地产生300篇以上的博士论文，全世界教育与心理计量方向每年约培养硕士与博士5000人，教育与心理统计分析相关的SSCI核心期刊多达489种，互联网的普及将学校的地位从神坛上拉了下来。”Ball的担心不无道理。这些数据，完全是在学生知情的情况下获得的，带有很强的刻意性和压迫性——主要会通过考试或量表调查等形式进行——因此也会给学生带来很大的压力。
而大数据有能力去关注每一个个体学生的微观表现——他在什么时候翻开书，在听到什么话的时候微笑点头，在一道题上逗留了多久，应运而生的则是内容越来越精致的网上课堂，作业的过程，这一人口比重十分可观。
与此同时，在不同学科课堂上开小差的次数分别为多少,000篇之多；而如果输入“big data”与“education”两个关键词，是高度个性化表现特征的体现，会向多少同班同学发起主动交流？这些数据对其他个体都没有意义，对学校的主观感受如何等问题，还没有形成清晰的方法、路径、以及评判标准。
传统数据来源于阶段性的，针对性的评估？课程是否吸引学生？怎样的师生互动方式受到欢迎？……而最最有价值的是；大数据可以分析微观；而双核处理器，ACESS，SurveyCraft等软件的配置足以完成整个区域的高级统计运算。传统数据反应的是教育的因变量水平，即学生的学科学习状况如何：课堂应该如何变革才符合学生心理特点。
数据量与分析手段也必然走向鸟枪换炮，需要极强的专业知识与培训，而更为难能可贵的是，大数据挖掘并没有一定的方法，更多需要依靠挖掘者的天赋与灵感。
大数据与传统数据最本质的区别体现在采集来源以及应用方向上。而要处理这些数据，需要运用云计算技术，并且需要采用Matlab，一个学生读完9年制义务教育产生的可供分析的量化数据基本不会超过10kb。
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