人工智能和大數據。這兩個術語似乎以一種可能的方式滲透到了技術世界。除了機器學習，物聯網，區塊鏈及相關術語之類的大名詞之外，人工智能和大數據還將在未來幾年內主導我們的世界。那么人工智能和大數據如何協同工作？在回答這個問題的前，首先，讓我們對這兩個術語有一個非常簡短的理解。

人工智能是計算機科學的一個分支，其中使計算機按照認知能力像人類一樣思考，這是執行既定任務所必需的。人工智能的思想是幫助機器以人類的方式對建議或輸入做出反應，從而使機器可以執行主要任務并解決問題，而無需人工干預。

大數據并不是要拋出結果，而只是輸出巨大順序的數據。大數據不僅收集龐大的數據，而且具有不可思議的多樣性和極其多變的性質。大數據包含各種數據：結構化，非結構化和半結構化。

結構化數據的典型示例可以是交易數據，而電子郵件和圖像可以分類為非結構化數據。這些的組合可以是半結構化數據的示例。

　　大數據是關于巨大的數字

大數據是關于在網絡空間中傳輸的海量數據的。坦率地說，當談到大數據時，我們所談論的是絕對的天文數字。隨意看一下這些數字可能會顯示出正在討論的數據大小的某些角度：

?到2020年，我們將累計產生超過40萬億GB的數據量。

?該數據的平均增長速度約為每人每秒1.7 mb。

?每天Google大約進行350萬次搜索，一年的搜索量超過一萬億次。

?預計到2020年，全球企業每天將進行約4500億次在線交易。

那么，現在吸引人們注意這種令人困惑的數字又有什么意義呢？答案很簡單：這些數據是組織的虛擬金礦。在分析和正確理解并正確使用這些數據后，這些數據對于幫助企業深入了解消費者的思想，購買方式和習慣具有非常重要的意義。

敏銳的分析可以幫助這些企業迎合他們的市場，并以前所未有的力量來發展和擴展它們。那就是大數據支持的計算能力。

　　人工智能和大數據如何協同工作？

需要緊密協作才能利用大量數據。除非有一種分析數據并將其投入使用并幫助企業挖掘這些數據所蘊含的巨大潛力的工具，否則大多數數據，無論是結構化，非結構化還是半結構化數據，其本身都幾乎毫無意義。

這就是AI所能實現的。由于AI和大數據彼此緊密協作，因此想要利用這些重要輸入的企業和其他組織必須知道如何明智地將這兩種非常強大的技術結合起來并從中獲得最大的收益。

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