大话物联网智能硬件与大数据

人工智能就是我们常说的AIAI能根据大量的历史资料和实时观察找出对于未来预测性的洞察。

现在人工智能产业化正在迅速推进中,比方说我们所知道和理解的人像识别、图像识别技术、语音识别、自然语言理解、用户画像等。这种技术在现阶段已经在金融、物联网智能硬件等行业得到运用!

对于未来来说,人工智能会在人类生活的方方面面,发挥越来越多的作用,也会刷更多的存在感,慢慢的更会懂我们不少!

不远的将来会有越来越多的自动化的系统出现,比方说刷脸支付已经在来的路上了!

人工智能、大数据、物联网智能硬件与云计算,彼此之间皆存在着千丝万缕的亲缘关系!

先以人工智能为例,抛弃别的一切,就不会有今天大红大紫的人工智能!

不得不说的人工智能背后的基石:大数据

大数据是人工智能的基石,目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上,即对大数据进行训练,并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。

简单来说何为大数据?

纵使不少人将其定义为大数据就是大规模的数据

不过,这个说法并不精准!大规模只是指数据的量来说。数据量大,并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。

例如:地球绕太阳运转的过程中,每一秒钟记录一次地球相对太阳的运动速度、位置,可以得到大量数据。可如果只有这样的数据,其实并没有太多可以挖掘的价值!

大数据这里我们参阅马丁·希尔伯特的总结,今天我们常说的大数据其实是在2000年后,因为信息交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅增长而产生的数据:

信息交换:据估算,从1986年到2007年这20年间,地球上每天可以通过既有信息通道交换的信息数量增长了约217倍,这些信息的数字化程度,则从1986年的约20%增长到2007年的约99.9%。在数字化信息爆炸式增长的过程里,每个参与信息交换的节点都可以在短期内接收并存储大量数据。

信息存储:全球信息存储能力大约每3年翻一番。从1986年到2007年这20年间,全球信息存储能力提高了约120倍,所存储信息的数字化程度也从1986年的约1%增长到2007年的约94%1986年时,即便用上我们所有的信息载体、存储手段,我们也不过能存储全世界所交换信息的大约1%,而2007年这个数字已经增长到大约16%。信息存储能力的提高为我们利用大数据提供了近乎无限的想象空间。

信息处理:有了海量的信息获取能力和信息存储能力,我们也必须有对这些信息进行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在数据量逐渐增大的同时,也相应建立了灵活、强大的分布式数据处理集群。

大数据在运用层面:大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析与分析基础上的数据挖掘和智能决策。


2021-03-15

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