人工智能，是處理大數(shù)據(jù)最理想和最有效的方法。我們的世界一直沉浸在大數(shù)據(jù)中，你能想到的任何話題，無論在線還是離線，都有大量的數(shù)據(jù)，如我們的日常活動、對無生命事物的偏好、屬性、用途等等。下面，我們就來看看人工智能是如何在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用的?
與人類和動物表現(xiàn)出來的自然智能相比，人工智能是機器表現(xiàn)出來的智能水平。因此，它有時被稱為機器智能。一旦機器建立起來，它就能有效地感知其環(huán)境并采取一些行動，從而更好地實現(xiàn)成功實現(xiàn)既定目標的機會。
機器學習的根本在于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)，以便機器可以被編程來執(zhí)行代碼中定義的某些功能。這些機器還被編程為使用它們的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提高它們思考、學習和解決問題的能力。
就像起重機是被設(shè)計用來舉起人類無法舉起的重物的機器一樣，一些機器也被編程來進一步思考和解決人類大腦和一些軟件的麻煩的分析問題。這種有助于思考和分析的機器可以追溯到算盤時代。技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一個程度，一臺機器可以使用的信息/數(shù)據(jù)的數(shù)量幾乎沒有限制。這就引出了大數(shù)據(jù)的話題。
顧名思義，大數(shù)據(jù)只是一組龐大、廣泛、復雜或海量的特定信息，可以被計算機/機器理解和存儲。從專業(yè)角度講，大數(shù)據(jù)是一個研究各種數(shù)據(jù)集的領(lǐng)域，這些數(shù)據(jù)集非常復雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)無法處理。需要設(shè)計如此大量的數(shù)據(jù)來擴展其提取和分析功能。
人工智能是處理大數(shù)據(jù)的理想和最有效的方法。正確使用這些巨大的數(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，人們已經(jīng)編寫了人工智能算法來從大量復雜的數(shù)據(jù)中獲益。
如何應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)?
解決上面這些術(shù)語的含義，接下來我們將在人工智能文章的這一部分進行回顧，回顧應(yīng)用程序如何受益于人工智能算法和大數(shù)據(jù)分析之間的協(xié)同作用，例如：
自然語言處理，其中記錄了數(shù)百萬人類語言的樣本，并將其與相應(yīng)的計算機編程語言翻譯聯(lián)系起來。因此，計算機被編程用來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)擴大其監(jiān)測能力。人工智能可以幫助農(nóng)民在整個生長階段計算和監(jiān)控他們的農(nóng)產(chǎn)品，直到成熟。人工智能可以在薄弱環(huán)節(jié)或缺陷擴散到這片廣袤土地的其他區(qū)域之前很久就發(fā)現(xiàn)它們。在這種情況下，人工智能使用衛(wèi)星系統(tǒng)或無人機來查看和提取數(shù)據(jù)。銀行和證券被用來監(jiān)控金融市場活動。例如，美國證券交易委員會(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。獲取高頻交易的交易數(shù)據(jù)分析，進行決策交易、風險分析和預測分析。它們還用于欺詐預警、卡欺詐檢測、審計記錄存檔和分析、公司信用報告、客戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。
通信、媒體和娛樂。人工智能功能可以用來收集、分析和利用消費者的意見。利用移動和社交媒體內(nèi)容。了解如何使用實時媒體內(nèi)容。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)建詳細的客戶檔案，這些檔案將用于為不同的目標受眾創(chuàng)建內(nèi)容、推薦內(nèi)容和衡量內(nèi)容性能。
醫(yī)療保健提供者受益于大量的健康數(shù)據(jù)，而人工智能簡化了處方和健康分析。醫(yī)院正在使用數(shù)百萬部手機和傳感器收集的數(shù)據(jù)，允許醫(yī)生使用循證醫(yī)學。此外，它可以更快地識別和跟蹤慢性病的傳播。
在教育領(lǐng)域，人工智能和大數(shù)據(jù)分析出于各種目的而同步，例如跟蹤和分析學生登錄學校系統(tǒng)的時間、在系統(tǒng)不同頁面上花費的時間以及學生隨時間的總體進度。這對于衡量教師的有效性也非常有用。因此，根據(jù)學生人數(shù)、各種課程、學生愿望、學生人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、行為模式和許多其他數(shù)據(jù)，對教師的表現(xiàn)進行分析和衡量。
在制造業(yè)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，保證了能效，提高了可靠性水平，增加了利潤率。
在自然資源領(lǐng)域，人工智能和大數(shù)據(jù)之間的協(xié)同作用使得預測建模成為可能。它可以快速方便地分析大規(guī)模圖形數(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。
世界各國政府都將人工智能用于各種應(yīng)用，如公共面部識別、交通管理中的車輛識別、人口統(tǒng)計、金融分類、能源勘探、環(huán)境保護、基礎(chǔ)設(shè)施管理、犯罪調(diào)查等。
人工智能用于大數(shù)據(jù)的其他領(lǐng)域包括保險、零售和批發(fā)貿(mào)易、運輸、能源和公用事業(yè)。
綜上所述，在大數(shù)據(jù)分析中使用人工智能的巨大投資對每個人都有好處。而數(shù)據(jù)集將繼續(xù)增長，因此應(yīng)用程序和投資水平將隨著時間的推移不斷提高。與往常一樣，人類干預將繼續(xù)發(fā)揮作用，盡管預計這種相關(guān)性將隨著時間的推移而繼續(xù)下降。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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