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人工智能领域下的大数据综述

  随着科学技术的飞速发展,人工智能已经逐渐进入日常生活的各个方面。大数据技术的研发将进一步推动技术创新和社会经济变革。大数据技术发展的背景、发展历史、研究现状及存在的问题?同时,大数据技术在人工智能领域的发展有哪些应用场景?让我们一起探索。

  大数据的起源和发展。

  随着互联网的广泛使用,云计算时代逐渐进入人们的生活,大数据就是在这种背景下产生的。1982年,约翰·奈斯比特在他的著作中提出“我们现在生产大量的信息,就像我们过去生产大量的汽车一样”;在《第三次浪潮》一书中,阿尔文·托夫勒称大数据为“第三次浪潮的多彩运动”;面对海量数据,原有的处理方法已经无法应对。2011年,麦肯锡全球研究所发布了《大数据:创新、竞争和生产率的下一个前沿》报告,明确解释了“大数据”;2012年,世界经济论坛在瑞士达沃斯举行,以大数据为主题。

  大数据的发展始于20世纪80年代初至90年代末。统计学家赫尔曼制造了一种电子设备来计算美国的人口普查数据,开启了数据处理的新时代。Red和Price分别于1944年和1961年出版了《学者和研究图书馆的未来》和《自巴比伦以来的科学》,预测大数据时代的到来。2001年,美国卡特纳公司推出了大数据模型。2008年,《美国自然杂志》在一期特刊上首次提出了大数据模型。

  大数据技术的研究现状。

  在国外,大数据技术被认为起源于谷歌。2003-2006年发表了MapReduce、GFS、BigTable等核心技术的学术论文。2012年,白宫颁布了《大数据研发计划》,在大数据研究领域投入巨资。美国国防部也启动了XDATA项目,将大数据研究纳入军事领域的数据分析。在中国,2013年被称为大数据元年。2014年,小米、百度、腾讯、阿里等许多国内互联网公司都将大数据技术应用到了业务中。

  大数据技术有问题。

  大数据技术的发展对各行各业都有很大的影响。同时,目前大数据技术的研究还不完善,还有很多问题需要解决。

  (1)数据分析处理。

  传统的数据处理方法适用于少量的结构化数据,而生活中收集的数据大多是非结构化数据,对数据分析和处理过程有很大影响。MapReduce计算不能解决大数据处理的所有问题,需要更深入的研究来解决数据处理的局限性。

  (2)数据安全和隐私问题。

  随着海量数据的收集和处理,数据安全和数据隐私问题也随之出现。如何保证采集数据的安全性和数据本身的隐私保护将是未来大数据技术研究的关键问题。当今社会,许多用户的数据信息被窃取或公开共享,对用户的人身和财产安全构成了极大的威胁。

  (3)政策法规保障。

  面对大数据高速发展的今天,国家缺乏相应的监管体系,使得大数据被滥用后无法有效保护用户的个人权益。国家应建立相应的法律制度,严格管理大数据的收集、开发和利用,为正确使用数据制定规范和标准,促进大数据发展的规范化和法制化。

  大数据技术在人工智能领域的应用。

  大数据技术广泛应用于人工智能领域,涉及智能农业、智能城市、智能工业等诸多方面。

  智能农业,大数据技术与人工智能技术相结合,收集海量数据信息进行处理和分析,建立了精准农业、农产品流通系统、农业气象预报、农业环境管理等一批系统。,促进农业生产。随着智能农业的提出,许多技术可以被集成和使用。通过采集土壤数据和监测耕作环境,密切关注温湿度变化,及时反馈监测数据,预测未来发展方向。

  智慧城市,将大数据技术应用于城市建设,建立城市数据信息共享平台,实时监控交通状况系统、智能社区服务平台和城市地下排水监控系统,推进城市智能化管理。智慧城市的格局应以网络覆盖为基础,覆盖公共、卫生、交通、社区服务、社会保障等诸多方面。每一个环节都有相应的系统来构建网络,然后通过各个环节的相互协作来构建智慧城市的格局。

  智能工业和大数据技术促进了“跨规模、产业链、跨境”的工业多源数据融合特征,促进了工业智能化管理和产量提升。在工业化过程中,借助大数据技术,可以有效地对数据进行监管,并对工业过程数据进行严密监控,以保证产品生产的更高准确性。

  今天是大数据时代,大数据的合理使用将推动生产生活的方方面面。大数据的发展和创新在不断变化,同时对大数据处理技术的研究也从未停止。然而,目前大数据的研究还处于初级阶段,许多技术还不完善,也存在许多问题和巨大挑战。随着智能时代的到来,人工智能与大数据技术的结合将是未来大数据发展研究的重要课题。

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