與人類和動物展現的自然智能相比，人工智能（AI）是機器展現的智能水平。因此，有時將其稱為機器智能。機器一旦設定，便可以有效地感知其環境并采取某些行動，以更好地實現成功實現既定目標的機會。

機器學習的根源涉及使用機器能夠理解的編程語言編寫代碼或命令。這些代碼有助于奠定機器思維能力的基礎，以便對機器進行編程以執行代碼中定義的某些功能。這些機器還被編程為使用其基本代碼來生成相關代碼的連續序列，以便在增加工作量時增加其思考，學習和解決問題的能力。

就像起重機是設計用來舉起人類無法舉起的重物的機器一樣，有些機器也經過編程，可以進一步思考并解決對人腦和某些軟件來說很麻煩的分析問題。這種用于思考和分析的機器幫助可以追溯到算盤時代。技術已經發展到對機器可以使用的信息/數據量幾乎沒有限制的地步。這將我們帶入大數據主題。

就像名稱顯示的一樣，大數據只是龐大的，廣泛的或復雜的或大量的特定信息集，可以被計算機/機器理解并存儲在其中。從專業上講，大數據是一個研究各種提取，分析或處理各種數據集的領域，這些數據集是如此之復雜以至于無法由傳統數據處理系統處理。如此大量的數據需要設計用于擴展其提取和分析功能的系統。

人工智能是處理大數據的理想，最有效的方法。我們的世界已經浸入了大數據。您可以想到的任何主題，在線和離線都有大量的數據，范圍從人，他們的日常活動，他們的喜好等到無生命的事物，他們的屬性，他們的使用等。

正確利用這些龐大的數據儲備，可以為數據集所屬的行業提供有價值的見解和業務分析。因此，人們編寫了人工智能算法，以從大型和復雜數據中受益。

公司如何應用人工智能和大數據？

上面我們已經解決了這些術語的含義，接下來將在人工智能文章的這一部分中進行回顧，回顧應用程序如何從AI算法和大數據分析之間的協同作用中受益，例如：

• 自然語言處理，其中記錄了數百萬來自人類語言的樣本并將其鏈接到其相應的計算機編程語言翻譯。因此，對計算機進行了編程并用于幫助組織分析和處理大量的人類語言數據。

• 幫助農業組織和企業擴大監控能力。人工智能可以幫助農民在整個生長階段一直到成熟之前對他們的農產品進行計數和監控。AI可以在薄弱環節或缺陷擴散到這片巨大土地的其他區域之前很早就發現它們。在這種情況下，AI使用衛星系統或無人機來查看和提取數據。

• 銀行和證券，用于監視金融市場活動。例如，證券交易委員會（SEC）正在使用網絡分析和自然語言處理來挫敗金融市場中的非法交易活動。獲取交易數據分析以用于高頻交易，進行基于決策的交易，風險分析和預測分析。它們還用于早期欺詐警告，卡欺詐檢測，存檔和分析審計記錄，報告企業信用，客戶數據轉換等。

• 通訊，媒體和娛樂。AI功能可用于收集，分析和利用消費者見解。利用移動和社交媒體內容。了解實時媒體內容使用方式。該行業的公司可以同時分析其客戶數據和客戶行為數據，以創建詳細的客戶資料，這些資料將用于為不同的目標受眾創建內容，推薦內容并衡量內容性能。

• 醫療保健提供者受益于大量的健康數據，人工智能簡化了處方和健康分析。醫院正在使用通過數百萬部手機和傳感器收集的數據，從而允許醫生使用循證醫學。而且，可以更快地識別和追蹤慢性病的傳播。

• 在教育領域，人工智能與大數據分析同步用于各種目的，例如跟蹤和分析學生何時登錄學校系統，花費在系統不同頁面上的時間量以及學生的整體進度隨著時間的推移。這對于衡量教師的效能也很有用。因此，針對學生人數，各種課程，學生志向，學生人口統計資料，行為模式以及許多其他數據，對教師的表現進行了分析和衡量。

• 在制造中，庫存管理，生產管理，供應鏈分析和客戶滿意度技術是無縫的。因此，提高了產品質量，確保了能效，提高了可靠性水平并提高了利潤率。

• 在自然資源領域，人工智能和大數據的協同作用使預測建模成為可能。可以快速輕松地分析大型圖形數據，地理空間數據，時間數據，地震解釋和儲層特征。

• 全世界的政府將AI用于各種應用程序，例如公共面部識別，用于交通管理的車輛識別，人口統計，財務分類，能源勘探，環境保護，基礎設施管理，犯罪調查等。

大數據中使用AI的其他領域包括保險，零售和批發貿易，運輸以及能源與公用事業。

結語

綜上所述，已經能夠確認在大數據分析中使用AI的巨大投資對所有人都有好處。數據集將繼續增加，因此應用程序和投資水平將隨著時間的推移繼續增加。與往常一樣，人為干預將繼續具有相關性，盡管預計這種相關性將隨著時間而繼續減少。

可以正確地說“沒有數據的人工智能是無用的，沒有人工智能的數據是無法克服的”。而且，如果沒有人工干預和互動，人工智能和大數據實際上是不可能的。

支持機器學習解決方案的AI系統是業務技術和流程發展的未來。這種啟用了功能的機器學習應用程序可自動進行數據分析并找到以前無法通過手動或傳統方法處理數據來想象的新見解。增加某些事件的可預測性的這種可能性使我們可以完全重繪所有工作方式的方法。

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