众所周知,如今人工智能AI和大数据都已成为技术和市场的宠儿,尤其是在安全市场,所以很多人把这个时代叫做互联网大数据时代。使用大数据进行AI培训并构建准确的AI引擎,是行业中的普遍做法。通过大数据进行训练各种车辆分析算法,人像分析算法,人体分析算法等。那么大数据和AI技术为什么会更融合?大数据分析到底该怎么学?
大数据和AI技术为什么会更融合呢?
大数据是AI的基石。相关专业人士认为,数据驱动的AI时代已经到来。数据驱动的主要特征是精细化的数据搜集导致一切事物会更加清晰,但同时大量数据积累的过程也会造成信息的冗余,并使得获取高附加值信息的成本大幅提升。大数据的海量数据,能够为AI的发展提供丰富的数据积累和训练资源。
在大数据推动AI发展的同时,AI也在助力大数据的发展。大数据,其最大的特点就是“大”,网络和应用的飞速发展,使得人类每天产生的数据量激增,这些数据极度庞大和复杂。对于今天的人们而言,如何在海量的数据中找到真正有用的数据,并对其进行分析,并不是一件容易的事情。换一句话说,如果没有AI技术的支撑,这绝对是无法想象并且不可能完成的。
AI技术的发展,尤其是AI芯片的出现,大大提升了计算机规模处理数据的能力,这使得之前无法处理的数据能够被处理,数据自然也将发挥更大的价值,为各行各业的发展提供支撑。
AI和大数据技术正在应用到工业、农业、金融、交通、教育等行业中,而除了提高生产效率,提升服务质量之外,还能给我们的生活带来一些“趣味”。
大数据分析到底该怎么学?
1. 数学和统计技能
大数据当然离不开数学和统计。所以在学习大数据分析的时候,也需要复习一下数学和统计,还有基本线性代数。指不定什么时候就可以用得上了。
2.学习代码
大数据分析学习,要知道怎么调整代码,以便告诉计算机怎么分析数据。
3.了解数据库、数据池和分布式存储
大数据分析之前,都是存储在数据库的,所以在学习的时候怎么可能不学习数据库知识呢?建设这些数据的存储库取决于如何访问、使用、并分析这些数据。如果当建设的数据存储时没有整体架构或者超前规划,那后续对影响将十分深远。
4.机器学习
机器学习和大数据在之后也会有大关系。机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值,并且无需显式编程。
5.学习数据修改和数据清洗技术
数据修改就是把从原始数据变成更容易分析和访问的一种方式。而数据清理当然就是去掉数据中没有用的数据和重复的数据。
6.练习
不管是什么职业都离不开一点就是熟能生巧。大数据分析练习些什么呢?用开源代码制作项目,做出自己的作品,增加操作经验。
7.寻找社区
有着共同学习爱好的人在一起能互相促进。所以在学习期间寻找适合自己额大数据分析组织很重要。这样有什么不懂得可以问,也可以互相交流学习经验。
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