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人工智能与大数据分析 大数据分析与人工智能
大数据不是一个单一的现象，在过去5～10年，借着越来越强大的计算能力，加上知识挖掘等算法上的突飞猛进，我们可以构建更大的模型。下面是我为你整
人工智能与大数据分析 大数据分析与人工智能
大数据不是一个单一的现象，在过去5～10年，借着越来越强大的计算能力，加上知识挖掘等算法上的突飞猛进，我们可以构建更大的模型。下面是我为你整理的大数据分析与人工，供大家阅览!
大数据与人工智能
我们都知道，其实很多的人工智能、机器智能，或者驱动一个数字世界的自动化，都需要模型。在过去的很长一段时间内，这些模型因为数据的不足，通常只能做一些小的模型或者浅的模型，但特别在过去的两三年里，在机器学****领域有了突飞猛进的发展，可以构建更大、更深度的模型。
另外是知识挖掘，知识挖掘是怎样在互联网上大规模进行的?在这些结构化、半结构化的数据中构建人类最完整的知识表达，一旦我们掌握了这样的表达，我们就可以对很多的数据做更深度的理解。
软件产业新时代
微软为什么看重大数据?微软是从一家软件企业开始的，在30年前，微软就知道软件会改变全世界，软件几乎可以做所有的事情。但今天，软件的时代已经不一样了。过去是程序员写，接下来的软件是靠数据，靠机器学****自动写出软件。这意味着什么?当你拥有更大的数据的时候，软件就更强大，软件的性能就更好。大数据加上机器学****这代表了软件产业一个新时代来临：不再是人写软件，是数据加算法，在数字化之后，以计算机驱动，用光速来推进我们人类社会的方方面面。因为都是靠数据和算法，我们能够产生一个非常大的一个信息量，所以我们看重下一代所有的应用和服务。
今天，为什么各个大公司都在不断地在人才、技术方面大量投入?就是因为我们已经在过去的几年不断地对这些数据进行加工，我们已经越来越接近从数据到信息，到知识到科技。
语音识别过去十几年一直没有突破，但就在这两年实现了很大进展。其中重要原因就是因为有一种新的机器学****可以从数据里面学表达方式，做很多模式识别。大家知道做影像、语音等最难的是怎么找出特征向量表示数据，过去的二三十年的研究都在研究怎么找特征，大数据来到的时候我们发现，特征也可以直接从数据去学。而且在这个过程中我们发现一个非常有趣的现象，就是越大的数据表达方式越好。因为数据大，信息就增加，所以技术上的突破就是计算能力和数据大了，而且自动学出来的发现比过去人设计的特征向量更好。
大数据的城市应用
今天的技术