大數據技術與人工智慧如何結合？

它們在技術層面以及在未來發展的趨勢上有何區別與聯繫？

沒有大數據就沒有人工智慧 即使有了大數據 目前AI前期的很大一部分工作都需要人工完成，比如人工貼標籤，人工引導自主學習，等人工將模型訓練到一定程度，才可能實現自我訓練和深度學習。

大數據是人工智慧的基礎，以金融行業來說，兩者的結合運用包括: 1.大數據分析；2.智能風控；3.基於大數據基礎的智能客服；4智能投顧；5.量化投資；6.智能審批和借貸等。

人工智慧與大數據本身就有較為密切的聯繫，一方面數據作為人工智慧的三大基礎之一，可以說沒有數據也就沒有智能，另一方面大數據在價值化的過程中，也需要採用人工智慧的相關技術。

站在大數據的角度來看，大數據需要通過人工智慧技術來完成數據價值化的過程，尤其是數據分析過程。目前大數據分析有兩種主要方式，一種是統計學方式，另一種是機器學習方式，而且機器學習實際上也是人工智慧六大主要研究內容之一。所以，從大數據的角度來看，通過人工智慧技術能夠更全面和深入地完成數據價值化過程。

站在人工智慧的角度來看，大數據是人工智慧研發的重要基礎。人工智慧目前的研究方向包括視覺、自然語言處理、機器學習（深度學習）、自動推理、知識表示和機器人學，雖然不同的方向在具體的研究方式上具有一定的區別，但是都離不開數據收集、數據整理、演算法設計、演算法訓練等步驟。可以說，人工智慧的核心是演算法設計，但是人工智慧的基礎卻是數據。

從目前行業領域的應用場景來看，物聯網體系在設計上充分考慮了大數據與人工智慧的結合應用，目前大數據處在物聯網體系結構的第四層（前三層分別是設備、網路和平台），而人工智慧處在物聯網的第五層，可以說大數據是人工智慧落地到物聯網應用的重要支撐。

最後，目前在互聯網企業，大數據與人工智慧的結合應用也比較普遍，比如電商平台普遍採用的推薦系統就是大數據與人工智慧技術的結合應用。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。

如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

大數據是基於信息技術進行概率演算，人工智慧是運用經驗和演算法形成的一個科技型儀器。從方向上是兩個研究領域，從運用基礎上都是使用數據進行演算。

目前大數據商業運用價值很明顯，但人工智慧基於某些科技領域，並不能在大多數領域運用。

人工智慧是在大數據基礎上，大量的數據讓機器學習，訓練，才能做到跟人一樣的智能。

大數據（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。

人工智慧是指計算機系統具備的能力，該能力可以履行原本只有依靠人類智慧才能完成的複雜任務。硬體體系能力的不足加上發展道路上曾經出現偏差，以及演算法的缺陷，使得人工智慧技術的發展在上世紀80—90年代曾經一度低迷。近年來，成本低廉的大規模並行計算、大數據、深度學習演算法、人腦晶元4大催化劑的齊備，導致人工智慧的發展出現了向上的拐點。

人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。人工智慧是基於大數據的支持和採集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷採集、沉澱、分類等數據積累。