大数据vs人工智能是一种公平的较为吗？在或许上，它是，但首先让我们再行厘清它们之间的区别。人工智能和大数据是人们耳熟能详的风行术语，但也可能会有一些误解。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处？它们有什么共同点吗？它们否相近？能展开有效地的较为吗？这两种技术所具备的一个共同点是兴趣。NewVantagePartners公司对企业管理人员展开的大数据和人工智能调查找到，97．2％的企业高管回应他们的公司正在投资、建构或启动大数据和人工智能计划。
更加最重要的是，76．5％的企业高管指出人工智能和大数据密切相关，数据的更大可用性正在强化其的组织内的人工智能和理解。有人指出将人工智能与大数据融合在一起是一个很大自然的错误，其部分原因是两者实质上是完全一致的。
但它们是已完成完全相同任务的有所不同工具。但首先要做到的事是再行搞清楚二者的定义。很多人并不知道这些。
咨询巨头PriceWaterhouseCoopers公司的高级研究员AlanMorrison说道：“我找到很多人对确实的大数据或大数据分析并不过于理解，或者只是以几个引人注目的例子来理解人工智能。”人工智能与大数据的区别他说道，人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是必须在数据显得简单之前展开清扫、结构化和构建的完整输出，而人工智能则是输入，即处置数据产生的智能。这使得两者具有本质上的有所不同。
人工智能是一种计算出来形式，它容许机器继续执行理解功能，例如对输出起起到或作出反应，类似于人类的作法。传统的计算出来应用程序也不会对数据作出反应，但反应和号召都必需使用人工编码。如果经常出现任何类型的差错，就像车祸的结果一样，应用程序无法作出反应。而人工智能系统大大转变它们的不道德，以适应环境调查结果的变化并改动它们的反应。
反对人工智能的机器目的分析和说明数据，然后根据这些说明解决问题。通过机器学习，计算机不会自学一次如何对某个结果采取行动或作出反应，并在未来告诉采行完全相同的行动。大数据是一种传统计算出来。
它会根据结果采取行动，而只是找寻结果。它定义了十分大的数据集，但也可以是极为多样的数据。在大数据集中于，可以不存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
它们在用于上也有差异。大数据主要是为了取得洞察力，例如Netflix网站可以根据人们观赏的内容理解电影或电视节目，并向观众引荐哪些内容。因为它考虑到了客户的习惯以及他们讨厌的内容，推断出客户可能会有某种程度的感觉。
人工智能是关于决策和自学作出更佳的要求。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前已完成完全相同的任务，但速度更加慢，错误更加较少。人工智能和大数据协同工作虽然它们有相当大的区别，但人工智能和大数据依然需要很好地协同工作。这是因为人工智能必须数据来创建其智能，尤其是机器学习。
例如，机器学习图像识别应用程序可以查阅数以万计的飞机图像，以理解飞机的包含，以便将来需要辨识出有它们。当然，这是数据打算的最重要步骤，Morrison认为，“人们开始用于的数据是大数据，但是为了训练模型，数据必须结构化和构建到充足好的程度，以便机器需要可信地辨识数据中的简单模式。”大数据获取了大量的数据，而简单的数据必需首先从大量繁复的数据中心分离出来，然后再行做到任何事情。人工智能和机器学习中用于的数据早已被“清扫”了，牵涉到的、反复的和不必要的数据早已被清理。
所以这是第一步。在此之后，人工智能可以蓬勃发展。大数据可以获取训练自学算法所需的数据。有两种类型的数据自学：初始培训可以定期搜集数据。
人工智能应用程序一旦已完成最初的培训，并会暂停自学。随着数据的变化，它们将之后接管新的数据，并调整它们的行动。因此，数据是最初的和持续的。
这两种计算出来方式都用于模式识别，但方式有所不同。大数据分析通过顺序分析来寻找模式，有时候是冻数据，或者是没搜集到的数据。
Hadoop是大数据分析的基本框架，它是最初设计用作在较低服务器利用率的夜间运营的批处理过程。机器学习从搜集的数据中自学并大大搜集。
例如，自动驾驶汽车未曾暂停搜集数据，并且大大自学和磨练其流程。数据总是以新鲜的方式经常出现并一直采取行动展开处置。大数据在人工智能中的起到人工智能仍然在被人们注目。
很多人对1999年发售的一部电影“黑客帝国”的情节记忆犹新，人类与那些显得聪慧的机器殊死搏斗。但在现实的实行过程中，人工智能直到最近仍然是边缘技术。人工智能构建仅次于的进步是大规模分段处理器的经常出现，尤其是GPU，它是具备数千个内核的大规模并行处理单元，而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大减缓了现有的人工智能算法的速度，现在早已使它们不切实际。
大数据可以使用这些处理器，机器学习算法可以自学如何再现某种不道德，还包括搜集数据以加快机器。人工智能会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误自学，这必须大量的数据来教授和培训人工智能。人工智能应用于的数据就越多，其取得的结果就就越精确。
在过去，人工智能由于处理器速度慢、数据量小而无法很好地工作。也没像当今先进设备的传感器，并且当时互联网还没普遍用于，所以很难获取动态数据。
如今，人们享有所必须的一切：较慢的处理器、输出设备、网络和大量的数据集。毫无疑问，没大数据就没人工智能。
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