人工智能，是處理大數據最理想和最有效的方法。我們的世界一直沉浸在大數據中，你能想到的任何話題，無論在線還是離線，都有大量的數據，如我們的日常活動、對無生命事物的偏好、屬性、用途等等。下面，我們就來看看人工智能是如何在大數據處理中應用的？

人工智能如何在大數據處理中應用

與人類和動物表現出來的自然智能相比，人工智能是機器表現出來的智能水平。因此，它有時被稱為機器智能。一旦機器建立起來，它就能有效地感知其環境并采取一些行動，從而更好地實現成功實現既定目標的機會。

機器學習的根本在于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，以便機器可以被編程來執行代碼中定義的某些功能。這些機器還被編程為使用它們的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提高它們思考、學習和解決問題的能力。

就像起重機是被設計用來舉起人類無法舉起的重物的機器一樣，一些機器也被編程來進一步思考和解決人類大腦和一些軟件的麻煩的分析問題。這種有助于思考和分析的機器可以追溯到算盤時代。技術已經發展到一個程度，一臺機器可以使用的信息/數據的數量幾乎沒有限制。這就引出了大數據的話題。

顧名思義，大數據只是一組龐大、廣泛、復雜或海量的特定信息，可以被計算機/機器理解和存儲。從專業角度講，大數據是一個研究各種數據集的領域，這些數據集非常復雜，傳統的數據處理系統無法處理。需要設計如此大量的數據來擴展其提取和分析功能。

人工智能是處理大數據的理想和最有效的方法。正確使用這些巨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，人們已經編寫了人工智能算法來從大量復雜的數據中獲益。

如何應用人工智能和大數據？

解決上面這些術語的含義，接下來我們將在人工智能文章的這一部分進行回顧，回顧應用程序如何受益于人工智能算法和大數據分析之間的協同作用，例如：

自然語言處理，其中記錄了數百萬人類語言的樣本，并將其與相應的計算機編程語言翻譯聯系起來。因此，計算機被編程用來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其監測能力。人工智能可以幫助農民在整個生長階段計算和監控他們的農產品，直到成熟。人工智能可以在薄弱環節或缺陷擴散到這片廣袤土地的其他區域之前很久就發現它們。在這種情況下，人工智能使用衛星系統或無人機來查看和提取數據。銀行和證券被用來監控金融市場活動。例如，美國證券交易委員會（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。獲取高頻交易的交易數據分析，進行決策交易、風險分析和預測分析。它們還用于欺詐預警、卡欺詐檢測、審計記錄存檔和分析、公司信用報告、客戶數據轉換等。

通信、媒體和娛樂。人工智能功能可以用來收集、分析和利用消費者的意見。利用移動和社交媒體內容。了解如何使用實時媒體內容。該行業的公司可以同時分析其客戶數據和客戶行為數據，以創建詳細的客戶檔案，這些檔案將用于為不同的目標受眾創建內容、推薦內容和衡量內容性能。

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

在教育領域，人工智能和大數據分析出于各種目的而同步，例如跟蹤和分析學生登錄學校系統的時間、在系統不同頁面上花費的時間以及學生隨時間的總體進度。這對于衡量教師的有效性也非常有用。因此，根據學生人數、各種課程、學生愿望、學生人口統計數據、行為模式和許多其他數據，對教師的表現進行分析和衡量。

在制造業中，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，保證了能效，提高了可靠性水平，增加了利潤率。

在自然資源領域，人工智能和大數據之間的協同作用使得預測建模成為可能。它可以快速方便地分析大規模圖形數據、地理空間數據、時間數據、地震解釋和儲層特征。

世界各國政府都將人工智能用于各種應用，如公共面部識別、交通管理中的車輛識別、人口統計、金融分類、能源勘探、環境保護、基礎設施管理、犯罪調查等。

人工智能用于大數據的其他領域包括保險、零售和批發貿易、運輸、能源和公用事業。

綜上所述，在大數據分析中使用人工智能的巨大投資對每個人都有好處。而數據集將繼續增長，因此應用程序和投資水平將隨著時間的推移不斷提高。與往常一樣，人類干預將繼續發揮作用，盡管預計這種相關性將隨著時間的推移而繼續下降。
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