现在大数据与人工智能介绍和大数据结合能玩出什么花？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-12-23 22:47 标签： 大数据与人工智能介绍
大数据作为人工智能发展的三个重要基础之一（数据、算法、算力），本身与人工智能就存在紧密的联系，正是基于大数据技术的发展，目前人工智能技术才在落地应用方面获得了诸多突破。在当前大数据产业链逐渐成熟的大背景下，大数据与人工智能的结合也在向更全面的方向发展，大数据与人工智能的结合涉及到以下几个方式：第一：大数据分析。从技术的角度来看，大数据分析是与人工智能一个重要的结合点，机器学习作为大数据重要的分析方式之一，正在被更多的数据分析场景所采用。机器学习不仅是人工智能领域的六大主要研究方向之一，同时也是入门人工智能技术的常见方式，不少大数据研发人员就是通过机器学习转入了人工智能领域。第二：AIoT体系。AIoT技术体系的核心就是物联网与人工智能技术的整合，从物联网的技术层次结构来看，在物联网和人工智能之间还有重要的“一层”，这一层就是大数据层，所以在AIoT得到更多重视的情况下，大数据与人工智能的结合也增加了新的方式。第三：云计算体系。随着云计算服务的逐渐深入和发展，目前云计算平台正在向“全栈云”和“智能云”方向发展，这两个方向虽然具有一定的区别（行业），但是一个重要的特点是都需要大数据的参与，尤其是智能云。大数据的发展本身开辟出了一个新的价值空间，但是大数据本身并不是目的，大数据的应用才是最终的目的，而人工智能正是大数据应用的重要出口，所以未来大数据与人工智能的结合途径会越来越多。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！专注于计算机领域的科研和教学，欢迎私信！研究生导师,中国科学院大学
2020-04-27 14:27
来源:
金达称重软件
100多年前的1918年，西班牙流感席卷全球，造成人类至今难以忘却的伤痛。100多年后的今天，新冠肺炎成为人类生存的又一次挑战。不同的是，大数据与人工智能（AI）等技术手段正在成为人类战胜疫情的新型“武器”。
疫情之下，大数据与AI技术能够为疫情的预防控制做些什么？4月18日，在爱思唯尔云论坛上，多位来自学术界和工业界的专家，分享了此次新冠疫情中大数据与AI的相关研究与应用。
做防控的“先知”
疾病预测是将被动预防转化为主动预防的重要环节。在上海交通大学计算机科学与工程系教授高晓沨看来，做疾病预测工作时，可以利用数学模型技术、大数据分析技术，结合机器学习技术，精确刻画疫情变化的规律，主动有效地控制疫情。
“可以采用基于概率统计的回溯模型、基于传播动力学的模型、基于个体的模型、基于大数据的机器学习模型、基于社交模式的疫情分析、基于信息扩散的网络传播模型、基于复杂网络流的传播预测模型等，对疫情进行预测和分析。”高晓沨说。
她介绍，目前，全球已经有一些科研团队聚焦疫情动态的建模与数据分析，如麻省理工学院团队、牛津大学团队等，国内也有一些相关的研究团队，如上海财经大学团队、陕西师范大学团队等。此外，全球也已经有团队在做数据的可视化分析。
“基于社交的疫情建模，可以帮助我们及时发现高危个体，阻止疫情传播，缩小病毒传播范围，部署防疫力量，减少社会损失。”高晓沨说。
做社会的智囊
疫情期间，研究刊物、新闻媒体、官方文件中充斥着大量新冠肺炎相关信息。能否对这些过载信息进行整合，决定着信息价值是否能得到充分利用。
从春节开始，宅在家里的清华大学计算机系教授唐杰就和学生们一起，为他们过去的科研成果寻找用武之地。最终他们决定，汇聚冠状病毒的各种数据源，在可视化的基础上对疫情发展趋势、各地风险指数等作出智能预测，并尝试构建冠状病毒的知识图谱，为科研人员、社会公众服务。
“目前，新冠肺炎开放数据库已经汇聚了近200项数据资源，并且还在不断更新中，数据范围覆盖了疫情、科研、知识、媒体、政策等多个方面。”唐杰说。
除了为复工复产等社会决策提供信息支持外，他们还汇总了国内外专家信息，对高关注度学者专家的研究兴趣、领域、科研成果影响力、学术动态等信息进行深度挖掘，对新冠疫情相关学术成果的时间线、相关性进行了汇总分析，如筛选专家文献、分析解读文献、提取专家观点、发现学术事件等，为科研人员了解学术动向提供参考。
唐杰介绍，他们还分析了冠状病毒研究趋势，包括冠状病毒研究的技术趋势、国家趋势、机构趋势、学者趋势等。
做医生的助手
疫情为医护人员带来了庞大的工作量，而AI正在成为新冠肺炎疾病诊治的助手。
“新冠肺炎影像人工诊断面临挑战。”阿里巴巴集团副总裁华先胜表示，在效率方面，CT影像人工阅片量大，影像医生阅片耗时长；在精确度方面，疫情期间影像检查业务量极大，医生容易因过度疲劳导致误诊漏诊率增加，诊断准确率不稳定；此外，人工阅片定量分析少，对临床诊断的支持性定量分析存在不足。
他介绍，在此背景下，阿里云创立了新冠肺炎CT辅助诊断系统方案，平均最长20秒钟处理一个病例，读片速度是医生的50倍，每天可以分析大约13000例样本。
“目前该方案已经为国内包括火神山医院在内的168家医院提供服务，并向海外各国开放。”华先胜说。
此外，他表示，阿里云还提供了新冠病毒全基因组检测方案，以解决全国范围内核酸检测能力不足，PCR方法假阴性率高，及病毒可能发生变异等关键问题。
“全基因组分析可以通过序列分析和序列拼接，分析与病毒序列的同源性，定制化地给出最终诊断报告；可以构建进化树，智能分析病毒传播或演化的时间图谱，智能分析患者感染事件；还可以预测病毒蛋白二级结构和三维结构。”华先胜说。
如今，新冠肺炎疫情在全球的多点暴发及迅速蔓延，给社会带来巨大影响，也为大数据与AI研究者带来新的挑战。此次云论坛上，多位专家也因此呼吁，加强大数据时代的科研合作与交流，通过工业界与学术界的互动及学科间的交叉，碰撞出更多智慧的火花。返回搜狐，查看更多
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人工智能(AI)已经存在几十年了。然而，最近随着“大数据”的出现，它得到了越来越多的关注。 维基百科对人工智能的释义如下 :在计算机科学中，人工智能研究的领域将自己定义为“智能代理AI和大数据结合”的研究：任何设备都能感知到它的环境，并采取一些行为放大其在一些目标上获得成功的机会。而将大数据描述如下:“大数据是如此的庞大或者复杂，以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。”计算机已经变得如此强大，以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。不幸的是，分析数据的能力可能是一个瓶颈，继续使用传统的方法 并不可取。人工智能和大数据：完美结合那么，大数据为什么会引起对人工智能的关注呢?答案很简单，人工智能可以用传统人类无法处理的方式来处理 大数据集 。以银行应用程序为例。该应用程序每秒钟的数据流以百万级来记录，我们希望它在异常活动发生时发出警报，例如欺诈或者盗窃等行为 。遇到这种情况，人们也许不太可能完整地去处理和分析这一数据量，而是选择一个小片段，一秒一秒的处理。即使有数以百计的人在分析欺诈可能性的情况下，如此大量的数据也会降低决策能力。那么对于传统的数据处理系统呢?问题是，它们仅仅是算法，必然会束缚那些相同的逻辑。当寻找异常的时候，灵活性是必需的，但传统的方法并不擅长 。现在我们进入人工智能。这些系统运行起来具有模糊性。他们预测，会考虑一条路径，但是如果新数据否定了一个推理思路，那么就可以放弃它了，然后开始寻找一个新的方向。由于在给人工智能系统提供更多数据时它会变得更聪明，因此这非常适合于识别随时间变化的异常。现在让我们来看看一些大数据应用的人工智能技术。应用于大数据的人工智能技术外推外推是在原始观测范围之外，根据变量与其它变量的关系来评估变量的值的过程。我们假设一些数据呈现出一种趋势 ， 公司高管想知道：如果这种趋势持续下去，三个月后公司将会发展到什么情况?外推法 可以做到 。请记住，并非所有的趋势都是线性的。线性趋势很简单;一个简单的直线图就足够了。非线性的趋势 需要 更多地参与，这就是外推函数有用处的地方。这些算法是基于多项式、圆锥曲线或曲线方程的。异常检测异常检测也被称为异常值检测。它包括标识不符合预期模式的识别数据项、事件或观测，或数据集中的其它项。异常检测可以识别诸如银行欺诈(先前提到的AI的应用)之类的事件。它也适用于几个其它领域，包括(但不限于)：故障检测 、 系统健康监测 、 传感器网络和生态系统干扰。贝叶斯原理在概率论和数理统计学之中，贝叶斯原理描述了一个事件的概率，它是基于与事件相关的条件前验知识。这是基于先前事件来预测未来的一种方式。假设一个公司希望知道哪些客户有流失的风险。使用贝叶斯方法，可以收集满意度不足的客户的历史数据，并用于预测以后有可能流失的客户。这是一个非常适合应用大数据的例子，因为更多的历史数据被馈送到贝叶斯算法里，其预测结果变得更准确。自动化计算密集型人类行为在某些情况下，人类有可能分析大量的数据，但随着时间的推移， 这很繁琐，就需要人工智能来帮忙 。基于规则的系统可以用来从人类这里提取、存储和操纵知识，以便以有用的方式来解释数据。在实践中，规则是从人类经验中产生出来的，并表示为一组“如果-那么”的语句，它们使用一组断言，在这些断言上面创建如何对其采取行动的规则。基于规则的系统可以用来创建软件来代替人类专家提供问题的答案。这些系统也可以称为专家系统。考虑一个公司，它有一个能为特定目标分析数据的人类专家，但是，这项任务比较单调乏味。基于规则的系统可以捕获和自动操作这种专门技能。图形原理在数学中，图形原理是用来模拟对象之间成对关系的数学结构的研究。在此上下文中的图形由顶点、节点或由边、圆弧和线段连接的点组成，并且可以相当复杂和庞大。利用图形原理，可以很容易地了解数据之间的关系。例如，考虑一个复杂的计算机网络。图形原理可以提供一些见解，以了解网络中的瓶颈如何导致其它问题以及某一特殊瓶颈的根本原因。模式识别顾名思义，模式识别用于检测数据中的模式和规律，它是机器学习的一种形式。模式识别系统利用数据训练的过程被称为监督学习。它们还可以被用来发现以前未知的数据模式，这个过程称为无监督学习。与基于单个数据类型的潜在异常的异常检测方法不同，模式识别可以发现以前在多个数据片中未知的模式，并考虑数据之间的模式(或关系)。一个公司(包括任何行业)可能都有兴趣知道什么时候发生了不寻常的事情，比如如果消费者突然开始购买一种与另一种一起购买的商品。这种模式可能是一个企业所感兴趣的。总之，人工智能是一种在大数据世界中指引方向和收集规律的方法。职品汇，国内领先的职场大数据征信服务提供商。职品汇产品体系职品汇背景调查操作流程职品汇的愿景是“让天下没有欺骗”。通过完善职场各方的数据，建立我国9.2亿从业者的职场信用体系，彻底解决职场诚信问题。http://weixin.qq.com/r/jjkbAzPEDm5xrXdg92yc (二维码自动识别)

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