人工智慧與大資料分析以及區別的詳細中文概述

有人認為將人工智慧與大資料結合在一起是乙個很自然的錯誤，其部分原因是兩者實際上是一致的。但它們是完成相同任務的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定義。很多人並不知道這些。

人工智慧與大資料乙個主要的區別是大資料是需要在資料變得有用之前進行清理、結構化和整合的原始輸入，而人工智慧則是輸出，即處理資料產生的智慧型。這使得兩者有著本質上的不同。

人工智慧是一種計算形式，它允許機器執行認知功能，例如對輸入起作用或作出反應，類似於人類的做法。傳統的計算應用程式也會對資料做出反應，但反應和響應都必須採用人工編碼。如果出現任何型別的差錯，就像意外的結果一樣，應用程式無法做出反應。

而人工智慧系統不斷改變它們的行為，以適應調查結果的變化並修改它們的反應。

支援人工智慧的機器旨在分析和解釋資料，然後根據這些解釋解決問題。通過機器學習，計算機會學習一次如何對某個結果採取行動或做出反應，並在未來知道採取相同的行動。

大資料是一種傳統計算。它不會根據結果採取行動，而只是尋找結果。它定義了非常大的資料集，但也可以是極其多樣的資料。

在大資料集中，可以存在結構化資料，如關聯式資料庫中的事務資料，以及結構化或非結構化資料，例如影象、電子郵件資料、感測器資料等。

它們在使用上也有差異。大資料主要是為了獲得洞察力，例如netflix**可以根據人們**的內容了解電影或電視節目，並向觀眾推薦哪些內容。因為它考慮了客戶的習慣以及他們喜歡的內容，推斷出客戶可能會有同樣的感覺。

人工智慧是關於決策和學習做出更好的決定。無論是自我調整軟體、自動駕駛汽車還是檢查醫學樣本，人工智慧都會在人類之前完成相同的任務，但速度更快，錯誤更少。

雖然它們有很大的區別，但人工智慧和大資料仍然能夠很好地協同工作。這是因為人工智慧需要資料來建立其智慧型，特別是機器學習。例如，機器學習影象識別應用程式可以檢視數以萬計的飛機影象，以了解飛機的構成，以便將來能夠識別出它們。