大数据

大数据，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

机器学习

机器学习是一种可以自动生成分析模型的数据分析方法，通过使用一定的算法多次迭代从现有的数据中进行学习，使计算机能够在没有被明确编程的情况下，从数据（Data）中提炼出信息。

简单来说：机器学习就是计算机处理信息的一种方式。

机器学习就在我们身边：它向我们发送通知消息，包括微博热点，关注的人刚发的动态，我们在手机地图上搜到的交通路线，垃圾邮件过滤，甚至是我们银行信息的安全。

机器学习“关心的问题是如何构建计算机程序使用经验自动改进”。机器学习本质上是跨学科的，采用计算机科学，统计学和人工智能等方面的技术。机器学习研究的主要工作是促进经验自动改进的算法，可以应用于各种不同领域。

深度学习

尽管在早期的在线搜索急剧爆发之前它已经存在，‘深度学习’仍是一个相对较新的术语。由于学术研究和工业的蓬勃发展，其在不同领域取得了巨大成就，深度学习是应用深层神经网络技术(即具有多个隐藏层的神经网络架构)来解决问题。深度学习是一个类似数据挖掘的过程，它采用深层神经网络架构，这是特定类型的机器学习算法。

人工智能

大数据是人工智能的基石，人工智能需要依托大数据进行分析和判断来做出决策和行动。大数据不仅仅是一项技术，其实更多的是数据的积累和筛选，这是需要底蕴的。国内掌握大数据最多的就是BAT，他们分别在搜索、电商和金融、社交领域积累了海量数据，所以，他们做人工智能就会容易很多。

大多数人发现人工智能很难用一个精确的，甚至是广泛的定义讲出来。我不是一个人工智能研究者，所以我的答案可能与其他领域的人差别很大。多年来通过对AI的思想哲学研究，我得出的结论是，人工智能，至少我们通常认为的想法的概念，实际上并不存在。

在我看来，AI是一个标尺，一个移动目标，一个渴望而不可及的目标。每当我们迈向AI成就之路，不知何故，这些成就似乎又变成了被称为其他的东西。

AI适合数据科学? 我不认为AI真的是有形的，我想很难说它适合任何地方。但一些数据科学和机器学习相关领域，人工智能可以提供助力，有时与实体一样有价值;计算机视觉肯定会引起注意，现代深度学习研究也是如此，得益于人工智能的精神气质，若不是无限期的话。

AI可能是研究和开发设备，从来没有在同名行业中产生任何东西。从AI到数据科学的这条路径可能不是查看两者之间的关系的最佳方式，但是两个实体之间的许多中间步骤已经被AI以某种形式开发和完善了。

现在已进入大数据、人工智能时代，我们必须弄清楚他们的本质，抓住机遇，跟上趋势，创新发展，才能高科技的发展大潮中立于不败之地。

此内容DOC下载　此内容PDF下载

版权声明:

1、陕西弈聪网站内容中凡注明“来源：XXX（非陕西弈聪网站）”的作品，转载自其它媒体，转载目的在于传递更多信息，其中涉及的网站建设，网站优化，百度关键词优化，西安软件开发等技术细节并不代表本站赞同支持其观点，并不对其真实性负责。对于署名“陕西弈聪”的作品系本站版权所有，任何人转载请署名来源，否则陕西弈聪将追究其相关法律责任。

2、本站内容中未声明为“原创”的内容可能源自其它网站，但并不代表本站支持其观点，对此带来的法律纠纷及其它责任与我方无关。如果此内容侵犯了您的权益，请联系我方进行删除。