什么是大数据云计算物联网大白话这些与人工智能的关系
大数据是进行云计算的基础,也是影响人工智能分析的因素之一。云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
大数据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。
人工智能是研究、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。
扩展资料:
大数据的相关介绍:
第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
参考资料来源:百度百科-云计算
参考资料来源:百度百科-大数据(IT行业术语)
参考资料来源:百度百科-人工智能(计算机科学的一个分支)
大数据需要依托于云计算,适用于人工智能领域范围。
大数据分析常和云计算联系到一起。大数据无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着大数据的快速发展,随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关领域,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
扩展资料:
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
大数据时代,云计算技术的发展,应注重存储技术的创新构建;再次,要优化计算机网络云技术的发展环境,通过技术创新、理念创新,进一步适应新的发展环境,提高技术的应用价值,这是新时期计算机网络云计算机技术的发展重点。
参考资料来源:
百度百科——云计算
百度百科——大数据
百度百科——人工智能
大数据:简单的说大数据就是超级存储的意思,海量数据上传到云平台后,大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。
云计算:是企业为了达到降低基础架构成本、提高效益、解决容量/可扩展性问题等目的,而采用的一种新型应用架构。
人工智能:是利用计算机来对人的意识、思维信息过程、智能行为进行模拟(如学习、推理、思考、规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用。
三者关系:云计算是大数据的底层架构,大数据依赖云计算来处理大数据,人工智能是大数据的场景应用。人工智能就是大数据应用的体现,是大数据、云计算的应用场景。比如比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖与大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。
物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识(数据),不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。
简单总结:通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台,再通过大数据分析,甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动,生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。
云计算与大数据
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
人工智能与大数据
如果我们把人工智能看成一个嗷嗷待哺拥有无限潜力的婴儿,某一领域专业的海量的深度的数据就是喂养这个天才的奶粉。奶粉的数量决定了婴儿是否能长大,而奶粉的质量则决定了婴儿后续的智力发育水平。
与以前的众多数据分析技术相比,人工智能技术立足于神经网络,同时发展出多层神经网络,从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比,这一算法并无多余的假设前提(比如线性建模需要假设数据之间的线性关系),而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。
但这一显著的优点带来的便是显著增加的运算量。在计算机运算能力取得突破以前,这样的算法几乎没有实际应用的价值。大概十几年前,我们尝试用神经网络运算一组并不海量的数据,整整等待三天都不一定会有结果。但今天的情况却大大不同了。高速并行运算、海量数据、更优化的算法共同促成了人工智能发展的突破。这一突破,如果我们在三十年以后回头来看,将会是不弱于互联网对人类产生深远影响的另一项技术,它所释放的力量将再次彻底改变我们的生活。
人工智能与云计算
人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分,物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为:人工智能=云计算+大数据(一部分来自物联网)。随着物联网在生活中的铺开,它将成为大数据最大,最精准的来源。
现在已进入大数据、云计算、人工智能时代,我们必须弄清楚他们的本质,抓住机遇,跟上趋势,创新发展,才能高科技的发展大潮中立于不败之地。