大數據時代的人工智慧新發展

第一課：大數據時代的人工智慧新發展

大數據全流程服務積累數據資產

隨著IT技術的飛速發展，金融、教育、公安、企業等各行各業都逐步進行了各自行業的數據採集和積累工作，數據量動輒以PB、EB來計算。由於數據量越來越大，對於數據的存儲、治理、檢索、展現有了迫切的需求。大數據全流程服務需求應運而生，提供全面的產品和解決方案，解決用戶海量數據的管理需求，讓數據可管、可算、可看，將數據作為一項資產，提供數據服務（DaaS），並通過授權控制和共享交換等手段，消弭行業數據的壁壘。比如H省礦產管理部門，有該省全部的礦產資源分布，H省的衛生管理部門有該省的人口疾病數據，需要判斷是否與礦產資源的分布有一定關聯，用以提出城市布局規劃、水利等方面的民生建議，第一步就需要解決不同部門之間數據訪問、開放的問題，目前藉助大數據全流程服務手段已能完美解決。

AI助力數據資產價值化

從大量的數據中發現礦產分布和人口疾病的關聯關係問題，為我們的生活做出更科學的指引和規劃，這恰恰是人工智慧最擅長的領域，深度挖掘數據關聯關係。人工智慧在這個領域有豐富的理論和工具，解決類似這樣的問題，包括機器學習的四大金剛：分類，聚類，回歸，關聯分析。更進一步，伴隨高性能計算硬體的普及，如GPU、FPGA等硬體的推廣和RNN、CNN、LSTM、VGG等深度學習的演算法突破，更深入的數據挖掘已經可以給人類提供了強大的輔助決策能力，實現數據資產價值化。

數據是燃料，人工智慧是發動機，在大數據時代，要探索更深層次的價值信息，讓數據落地、讓AI賦能，實際上還需要融合其他手段，才能讓這輛轎車跑的更穩、更快。根據海哥在大數據和人工智慧方面的多年積累和經驗，海哥認為ABC-H才是更合適的方案。

A：人工智慧引擎，提供強勁動力；

B：數據引擎，大數據全流程服務；

C：雲計算，資源集約化；

H：特殊硬體，GPU加速卡、高速網路等。

因此，在數據轉換價值、AI落地的道路上，ABC-H一個都不能少。

謹以此開篇，後續海哥將逐步為大家講解人工智慧發展方向、AI與大數據如何緊密結合、機器學習相關的分類、聚類、回歸等演算法以及深度學習的原理及常見演算法模型。並結合行業案例，將理論知識應用於行業實踐，真正感受人工智慧帶來的魅力。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！