大数据是人工智能吗，大数据是人工智能吗?

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据是人工智能吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍大数据是人工智能吗的解答，让我们一起看看吧。

ai和大数据哪个前景好？

大数据前景好

Java是大数据开发编程的主要语言，如果你有Java基础，并且Java还不错，那么学大数据是有天然的优势的。

而如果没有Java基础，那么学大数据还是学人工智能，其实都需要从零开始，发展到后期，大数据跟人工智能也基本上差别并不会大到多少。

人工智能更注重学历和专业背景。人工智能、机器学习、数据挖掘等技术方向，对专业背景比较看重

人工智能和大数据哪个在前面？

不分前后，大数据的应用对应数据分析，而人工智能的核心为机器学习。二者的侧重点不同，而又相互交叉，数据分析的目标是辅助人类做出正确的决策，其主题是人。而机器学习的目标是决策的自动化和智能化，其主题是机器人。

人工智能基于大数据不断学习，不断进步，大数据分析的结果由人工智能学习。

AI属于大数据吗？

首先简单了解一下概念

1.人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

2.大数据（big data），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。

3.两者关系

人工智能是综合多学科的科学技术，人工智能的发展也有不同的思路，各有优缺点。如基于规则的专家系统、基于统计学以事实数据为基础的深度学习，开始的时候，双方都坚持自己途径是未来发展放线。发展趋势将是二者的融合。大数据为AI发展提供训练素材，为人工智能发展提供了催化剂。事实发展也是这样，目前，人工智能发展所取得的大部分成就都和大数据密切相关。通过数据采集、处理、分析，从各行各业的海量数据中，获得有价值的洞察，为更高级的算法提供素材。

因此AI不属于大数据，可以理解为大数据应用的一个方面。

AI依赖大数据，但大数据不属于AI，AI不是单一的系统和技术，实现AI的一些应用，需要有大数据的支持，而大数据除了AI，还可以应用于非AI的场景，它们不存在隶属关系！

亲，大概介绍一下大数据和AI吧。大数据是我们生活，工作中产生的数据，由于计算机技术快速发展，加上人们生活中便捷产生的数据量越来越多。所以大家给它起了一个名字，大数据，英文：big data 。

AI是人工智能的英文缩写，人工智能是计算机技术的一个分支。工人平时工作操作难免不了有失误，但是机器就没有。除非机器坏了。人工智能就是实现机器代替工人们去完成工作的。

目前已经实现的人工智能领域案例。比如：谷歌阿尔法狗大战中国顶级围棋高手柯洁、大战韩国围棋高手李世石等都是人工智能典型案例。

还有在国内各个高铁站都有自动人脸识别车票。大家可以去体验一下。

大数据和人工智能有什么关联？

大数据是人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。那么，到底什么是大数据呢？

人们经常笼统地说，大数据就是大规模的数据。

这个说法并不准确。“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。例如，地球绕太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置，可以得到大量数据。可如果只有这样的数据，其实并没有太多可以挖掘的价值，因为地球围绕太阳运转的物理规律，人们已经研究得比较清楚了。

那么，大数据到底是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最适合作为计算机的学习对象呢？

根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们常说的大数据其实是在2000年后，因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据：

信息交换：据估算，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里，每个参与信息交换的节点都可以在短时间内接收并存储大量数据。

信息存储：全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间，全球信息存储能力增加了约120倍，所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%。1986年时，即便用上我们所有的信息载体、存储手段，我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%，而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的增加为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理：有了海量的信息获取能力和信息存储能力，我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时，也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

从应用角度来说，今天的大数据越来越多地呈现出以下一种或几种特性：

大数据越来越多地来源于生产或服务过程的副产品，但在价值上却往往超过了为了特定目的专门采集的数据。例如，谷歌曾利用全球用户查询中，涉及流行性感冒的关键词的出现频率变化情况，对2003年到2008年全球季节性流感的分布和传播进行跟踪与预测。这一预测的覆盖规模和价值甚至超出了各国卫生部门专门收集相关数据所做的预测。

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查。例如，按照传统方式，电视台某个节目的收视率往往要由专业调查公司通过抽样调查的方式获得数据后估算出来。现在，有了微博或类似的社交网络，我们可以直接利用微博上每时每刻产生的大数据对节目热度进行分析，其准确性往往超过传统的抽样调查方式。

许多大数据都可以实时获取。例如，每年双十一，在各类电子商务平台上，每时每刻都有成千上万笔交易正在进行，所有这些交易数据在阿里交易平台的内部，都可以实时汇总，供人们对双十一当天的交易情况进行监控、管理或分析、汇总。大数据的实时性为大数据的应用提供了更多的选择，为大数据更快产生应用价值提供了基础。

大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息。假如能利用用户ID，将用户在微博上的社交行为，和用户在电子商务平台的购买行为关联起来，就可以向微博用户更准确地推荐他最喜欢的商品。聚合更多数据源，增加数据维度，这是提高大数据价值的好办法。

大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。大数据的拥有者只有基于大数据建立有效的模型和工具，才能充分发挥大数据的价值。例如利用谷歌趋势对过去5年全球地震分布进行分析汇总。根据用户查询地震相关关键词的频率，看出过去5年内主要地震的发生时间和地点。在这里，谷歌趋势就是一个利用已有大数据建模、分析、汇总的有效工具。

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到此，以上就是小编对于大数据是人工智能吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据是人工智能吗的4点解答对大家有用。