在AI人工智慧中如何巧妙學習大資料程式設計,成為五十萬年薪的佼佼者

0008發表於2018-09-20

在AI人工智慧中如何巧妙學習大資料程式設計,成為五十萬年薪的佼佼者

ai狗年

大資料和人工智慧的關係,首先要說什麼是大資料。這些年來,大資料先是被神化,繼而又被妖魔化,到了今天,其實誰也不知道別人所謂的大資料指的是什麼。我大資料從業者,建了一個大資料資源共享群119599574 每天分享大資料學習資料和學習路線,有時候大資料的定義裡既有平臺(硬體)又有分析技術。但為了說清楚大資料和人工智慧的關係,我們還是迴歸大資料的本質:海量的、多維度、多形式的資料。

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人工智慧

任何智慧的發展,其實都需要一個學習的過程。而近期人工智慧之所以能取得突飛猛進的進展,不能不說是因為這些年來大資料長足發展的結果。正是由於各類感應器和資料採集技術的發展,我們開始擁有以往難以想象的的海量資料,同時,也開始在某一領域擁有深度的、細緻的資料。而這些,都是訓練某一領域“智慧”的前提。

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人工智慧

大資料和人工智慧到底是什麼關係?

如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒,某一領域專業的海量的深度的資料就是餵養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大,而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。

與以前的眾多資料分析技術相比,人工智慧技術立足於神經網路,同時發展出多層神經網路,從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比,這一演算法並無多餘的假設前提(比如線性建模需要假設資料之間的線性關係),而是完全利用輸入的資料自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練資料而擁有自優化的能力。

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大資料

但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前,這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前,我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的資料,整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量資料、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。

這一突破,如果我們在三十年以後回頭來看,將會是不弱於網際網路對人類產生深遠影響的另一項技術,它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。

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