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大数据与人工智能在应用层面的融合

发布时间:2022-11-26 01:00:44 所属栏目:大数据 来源:未知
导读: 在大数据诞生以前,智慧很难通过机器得到。各个行业的智慧发现都是依赖各行业的专家。一个专家的能力与他经验知识的积累密切相关,他所积累的知识越多,做出正确抉择的可能性越大。但人类专

在大数据诞生以前,智慧很难通过机器得到。各个行业的智慧发现都是依赖各行业的专家。一个专家的能力与他经验知识的积累密切相关,他所积累的知识越多,做出正确抉择的可能性越大。但人类专家的工作不仅效率低下,而且准确性也较差,特别是在经验或数据缺乏的情况下,专家们往往依靠直觉做判断,更加剧了结果的不准确性。

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从数据中获得智能,当前有2个相对独立但又相互关联的技术路线。一是大数据的分析挖掘技术,二是基于机器学习的人工智能(AI)技术。无论是分析挖掘技术还是机器学习技术,都是依托海量数据进行建模,并最终输出智慧。从应用的角度来看,这两种路线逐渐趋向融合,并可以在技术层面做演进与替代。

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例如,对于电信领域的智能运维,当前是基于分析挖掘技术对网络数据进行分析大数据智能分析,定位网络故障,形成自动化运维闭环。未来可以采用深度学习技术,对网络数据进行建模,对网络故障进行更加准确的定位。从自动化运维角度看,并不关心底层使用的技术是分析挖掘还是深度学习,所能感知的只是分析准确度的提高。

在未来各类应用系统中,分析挖掘与人工智能并存演进将是普遍存在的现象,当前基于大数据技术构建的大多数应用系统,未来都或多或少地存在向AI系统演进的可能性。例如金融反洗钱反诈骗、智慧医疗、互联网舆情监测等,都可以同时受益于大数据与人工智能(AI)的技术进步,提供越来越智能的分析,提升生产效率。

(编辑:威海站长网)

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