大家好，今天小编来为大家解答大数据做人工智能这个问题，大数据做人工智能的很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能是处理大数据最好的工具
大数据与人工智能是密不可分的，大数据的发展离不开人工智能，没有人工智能的加持大数据就无法拥有智能。
而人工智能的发展又离不开数据的支持，它需要海量数据作为思考决策的基础。一般认为人工智能三大基础是数据、算法和算力，算力则是另外一个维度的基础了，如果没有硬件的迅猛发展以及并行运算等就不会有这一轮的人工智能浪潮。因为算法就算再好，如果没有算力加持，它也是没有实际应用价值的算法。
大数据如何提升人工智能应用
大数据为人工智能提供数据基础，包括量，质，数据种类全方位支持人工智能应用。经常会提到“好算法不如数据量大”，可见大数据量对人工智能作用之大。
大数据为人工智能应用提供分布式执行环境。这使人工智能应用直接运行在大数据集群上，数百台甚至数千数万台服务器为其提供庞大的算力。这使人工智能算法巨大cpu、内存需求得到解决。
大数据为人工智能提供算法基础库，可以直接使用这些算法库构建应用而无需自行开发算法。Apachesparkmllib，Apachemahout，apachemxnet（深度学习）。可以说各种算法应有尽有。
人工智能对大数据分析的影响
将人工智能、自动化和数据讲故事引入分析领域不仅会对分析的最终用户产生直接影响，还会对在该领域工作的人员产生直接影响。虽然许多分析师可能担心它们会被自动化和人工智能所取代，但相信数据分析师的角色将会对业务和所需技能的广泛性产生重大影响。
传统上，数据分析师花了大量时间来完成一些平凡而重复的任务，例如准备分析数据、创建报表和仪表盘，然后使用这些任务人工搜索数据中有意义的更改。使用传统的分析和商业智能工具，分析师无法探索其数据的每一种组合或排列。
如今，数据分析师的作用包括广泛的数据管理和分析活动。这包括获取、准备、清理和建模数据，然后通过创建报表和仪表盘为业务定制分析来支持决策。在所有这些活动中，对业务的真正价值是那些与识别影响业务的关键变化或趋势以及解释这些信息以确定可能对业务的影响有关的活动。
业务分析师面临的两难困境是，虽然解释是他们承担的最有价值的活动，但他们花费的时间最少。大多数数据分析师只花费20%的时间用于实际数据分析，80%的时间用于完成业务收益很少的任务，例如查找、清理和建模数据，这些效率极低，对业务增值不大。
这不仅仅是数据准备效率低下。传统的数据分析和可视化工具需要完全人工的数据发现方法。用户必须从大量字段和过滤器中进行选择，然后在搜索模式，趋势和异常变化时切片和切块数据。这个人工过程非常耗时，并且极易出现人为错误和偏见，尤其是在当今数据丰富的世界中。
人工智能大数据可以合并吗
首先个人感觉他们本来就是一体化，极具有相关性的两个领域。
大数据领域天然就是人工智能的下游，只有拥有足够的数据，在数据的基础上，进行算法、挖掘等手段的变换，结合自然语言处理等方式，才能衍生出人工智能。
而我们看到的最终形态，人工智能的形态，其实已经是构建在上层的东西了。
所以，一直以来，大数据都是人工智能的基石，在未来更是，因为数据收集的场景将更加的广泛，而数据处理的能力也将会越来越强大，这意味着在上层构建的人工智能的成果也将越来越大。
所以，不存在将如何融合、衔接之说。
OK，本文到此结束，希望对大家有所帮助。