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大数据与人工智能

Big data and artificial intelligenceOutline14.1 初识大数据

14.2 初识人工智能

14.3 云计算、大数据与人工智能的D关ata 系Scie14.1 初识大数据大数据的发展背景

大数据的定义

大数据的技术14.1.1 大数据的发展背景Data Never Sleeps项目半个世纪以来，随着计算机技术 全面融入社会生活，信息爆炸已 经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以 往更多的信息，而且其增长速度 也在加快。互联网（社交、搜索、 电商）、移动互联网（微博）、 物联网（传感器，智慧地球）、 车联网、GPS、医学影像、安全 监控、金融（银行、股市、保

险）、电信（通话、短信）都在 不断产生着新数据14.1.2 大数据的定义大数据的一种4V定义大数据到底有哪些关键与本质 的特征，我们总结了如下四个 特征：

多维度：特征维度多

完备性：全面性，全局数据

关联性：数据间的关联性

不确定性：数据的真实性难 以确定，噪音干扰严重多维度数据的多维度往往代表了一个事物的多种属性，很多时候也代表 了人们看待一个事物的不同角度，这是大数据的一个本质特征之一

百度曾经发布过一个有趣的统计结果：《中国十大“吃货”省市 排行榜》。百度在没有做任何问卷调查和深入研究的情况下，只是 从“百度知道”的7700万条与吃有关的问题中，挖掘出一些结论， 反而比很多的学术研究更能反映问题。百度了解的数据维度很多，

不仅涉及食物的做法、吃法、成分、营养价值、价格、问题来源地、 时间等显性维度，而且还蕴藏着很多别人不太注意的隐含信息，例 如，提问或回答者的终端设备、浏览器类型等。虽然这些信息看上 去“杂乱无章”，但实际上正是这些杂乱无章的数据将原来看似无 关的维度联系起来了完备性大数据的完备性，或者说全面性，代表了大数据的另外一个本质 特征，而且在很多问题场景下是非常有效的

Google的机器翻译系统就是利用了大数据的完备性。它通过数据 学到了不同语言之间长句子成分的对应，然后直接把一种语言翻译 成另一类。它的前提条件就是使用的数据必须是比较全面地覆盖中 文、英文，以及其他的各种语言的所有句子，然后通过机器学习， 获得两种语言之间各种说法的翻译方法，也就是说具备两种语言之 间翻译的完备性。目前，Google是互联网数据的最大拥有者，随着 人类活动与互联网的密不可分，Google所能积累的大数据将会越来 越完备，它的机器翻译系统也就越来越准确关联性大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，它是对数量巨大的数据 做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，因此继承了统计 科学的一些特点

统计学关注数据的关联性或相关性，“关联性”是指两个或两个 以上变量的取值之间存在某种规律性。“相关分析”的目的是找出 数据集里隐藏的相互关系网，一般用支持度、可信度、兴趣度等参 数反映相关性

两个数据A和B有相关性，只能反映A和B在取值时相互有影响，并 不是一定存在有A就一定有B，或者反过来有B就一定有A的情况。 严格地讲，统计学无法检验逻辑上的因果关系不确定性大数据的不确定性最根本的原因是我们的这个世界是不确定的， 当然也 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 >14.3.2 云计算与人工智能的融合AI的兴起，是云计算、大数据演进和成熟的必然结果。AI的核心 不仅仅是算法，更是学习，尤其是在大数据环境下充分发挥大数 据碎片化认知的优势，降低认知难度，最终实现“数据有价值” 的人工智能。打个形象的比喻，如果说云计算是大数据的土壤， 那么大数据就是AI生长所需要的水分和肥料，而AI就是最终在云 计算和大数据的呵护下盛开的花朵。AI作为一个交叉学科始于20 世纪50年代，除了离不开计算机、模式识别技术外，还涉及复杂 的脑科学、认知科学乃至哲学等诸多领域，但它自诞生后一直处 于缓慢前行的状态，直到遇见了云计算和大数据才出现了质的飞 跃[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]

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