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？

人工智能如何在大數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用

與人類和動物表現(xiàn)出來的自然智能相比，人工智能是機(jī)器表現(xiàn)出來的智能水平。因此，它有時被稱為機(jī)器智能。一旦機(jī)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(biāo)的機(jī)會。

機(jī)器學(xué)習(xí)的根本在于用機(jī)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(jī)器思維能力的基礎(chǔ)，以便機(jī)器可以被編程來執(zhí)行代碼中定義的某些功能。這些機(jī)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(xué)習(xí)和解決問題的能力。

就像起重機(jī)是被設(shè)計用來舉起人類無法舉起的重物的機(jī)器一樣，一些機(jī)器也被編程來進(jìn)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(jī)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(jī)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(fù)雜或海量的特定信息，可以被計算機(jī)/機(jī)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(fù)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(kuò)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(fù)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(jìn)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(jī)編程語言翻譯聯(lián)系起來。因此，計算機(jī)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(kuò)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(kuò)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(jī)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(jìn)行決策交易、風(fēng)險分析和預(yù)測分析。它們還用于欺詐預(yù)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(fèi)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(xì)的客戶檔案，這些檔案將用于為不同的目標(biāo)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(jī)和傳感器收集的數(shù)據(jù)，允許醫(yī)生使用循證醫(yī)學(xué)。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(xué)生登錄學(xué)校系統(tǒng)的時間、在系統(tǒng)不同頁面上花費(fèi)的時間以及學(xué)生隨時間的總體進(jìn)度。這對于衡量教師的有效性也非常有用。因此，根據(jù)學(xué)生人數(shù)、各種課程、學(xué)生愿望、學(xué)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(jìn)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(yù)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(hù)、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(yùn)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(yù)將繼續(xù)發(fā)揮作用，盡管預(yù)計這種相關(guān)性將隨著時間的推移而繼續(xù)下降。
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