人工知能とビッグデータは非常に人気のあるエリアです。友人の関心のある分野の多くが求めるだろう：人工知能や優れている大規模なデータを学習しますか？これらの2つのフィールドは、関連すると思わ似ています。学習する前に、それぞれの研究を知っている必要がありますし、内容も、あなたのお気に入りの場所を知っている必要があります。
ビッグデータとその人工知能との関係は何ですか？
ビッグデータの人気は、大規模なデータ・アクセスビッグデータの能力を向上させるために、その間に、主に会計機械技術の開発によるものです有効利用するための条件です。ビッグデータの性質に大規模なデータの分類と分析。簡単に言えば、それはまた、必要なものを選択するふるいのようなものです。そのようなクラスA、クラスBおよび他の会計データの比率の割合を表すデータとしてデータ分類、データ解析、後。最後に、それはデータのさまざまなレポートを形成して、手動分析に含まれるデータを感知するために使用することができます。
人工知能は、大規模なデータの存在に依存しています。
ビッグデータが大規模なデータ人工知能への依存を促進する、と言うことができます。今日、人々は、ビッグデータ、人工知能、雲のクライアント、スマートスーパーマーケット、無人ロボットカーと新しい携帯電話をしています。この背後に人工知能と大きなデータの生成物である
、システムの内部に加えて、例えばロボットにスマートフォンに上記クロールのデータフィードバック構成、ユーザおよび外部機構との間に、それは大きなデータ祝福であります完了後、人工知能やビッグデータの組み合わせで、それは広く、銀行、証券ディーラーの健全性、伝統的な分野、ロボットの株式投機に使用することができます。
だから、ビッグデータと人工知能の違いは何ですか？
まず、二つの重要なポイント：
ビッグデータのJava
AIのpython
ようにR、C ++、JAVAおよび：学習や人工知能を、ビッグデータ、会計機のプログラミング言語を習得するためにあなたの最初の必要性、我々はすべてのような多くの会計機のプログラミング言語は、そこにいることを知っています。ビッグデータとPythonを使用してJavaを用いた人工知能。
開発ツールの選択は、時々、特定の制約や個人の好みに依存します。さて、Pythonはトップレベルのプログラミング言語となっています。コンパイラと比較して、静的に（例えばC、C ++やJavaなど）型付け言語、Pythonの開発者に能力が数倍増加しました。
即ち、***インテリジェント出力を大規模なデータは、前選別データ構造と、元の入力の統合に有用であることが必要であり、処理されたデータはAIです。これは、二つの基本的な違いを作成します。
AIは、入力またはヒト練習のような応答に作用するように、機械は、認知機能を実行することを可能にする課金方法、です。ビッグデータは、伝統的な会計士です。これは、効果やアクションをベースにしていない、それだけで効果を求めています。
ビッグデータの学習や人工知能より良いですか？
実際には、人工知能とビッグデータが一緒にうまく機能することができ、両者の間に矛盾はありません。それはあなたが彼の反射、知性を構築するために必要な人工知能データ、特に機械学習をテストするだけでなくだけで、本当に使いやすいロボットの電話をテスト後、ロボットの携帯電話を開発し、ときのようなものです。例えば、様々な方言を学習し、電話機、我々は異なるインポートする必要があり、その後、手術した後、それらを識別するために、次のデータに大きな祝福。
あなたの愛とあなたの将来の計画に基づいて、まだ学び、それが将来的には人工知能の時代でなければならないことを知っておく価値があります。おそらく、AIは、将来的にビッグデータエンジニアの仕事を奪うだろう。綿密な調査に、マシンは、人々がデータを選択して行われ、いくつかの仕事を得るのを助けることができます。AIは、人々がデータの商業的価値を「再生」することができます。
国はまた、人工知能の開発をサポート。大規模なデータ・エンジニアの人工知能技術者の賃金水準よりも高い百万までの人工知能の専門家のための中国の需要、。
人工知能は、私たちが思ったほど深くはありません。市場に出回っている多くの人々は今、かなり新しいアルゴリズムを開発するよりも、既存のアルゴリズムを使用する必要があります。
要するに、市場での激しい仕事の顔は、我々は盲目的に選択することはできません。私たちは、私たちの愛と仕事の計画の彼らの実際の認識から出発しなければなりません。