人工知能とビッグデータは、おなじみの流行語ですが、またいくつかの混乱があるかもしれません。人工知能とビッグデータはどのような類似点と相違点がありますか？彼らの共通点は何がありますか？同様に彼らは？彼らはそれを比較効果的に停止することができますか？組み込みカスタム
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一部の人々は、人工知能とビッグデータを個別に自然な間違いだと思います。ローカル彼らは実際に異なっているので。しかし、彼らは同じタスクを実行するためのさまざまなツールです。しかし、最初に行うべきことは、両方の定義を明確にすることです。多くの人は知りません。
人工知能とビッグデータとの間の1つの主な違いは、ビッグデータが生成されるスマート人工知能を処理し、元の入力の構築と統合のための有用なデータ、および出力データをクリアする必要があるということです。これは、両方のは、かなりの違いがあります。
AIは、入力として、または人間の実践と同様の入力に応答して作用する、機械は、認知機能を実行することを可能にする計算方法、です。伝統的なコンピューティング・アプリケーションは、データに応答するが、応答および応答を手動で符号化されなければなりません。エラーのいずれかのタイプが発生した場合、アプリケーションは、同じ事故の結果として、応答しません。調査結果の変化に適応し、その反応を修正するために彼らの行動を変えるために随時人工知能システム。
AIのサポートマシンがデータを分析し、解釈するように設計された、と解釈処理は、これらの問題に基づいています。機械学習した後、どのような結果に対応し、将来的には同じ行動を取るために行動を取るための時間や機会を計算します。
これは、伝統的な大規模なデータの計算です。それが結果に寄与しない、それは結果のみを探します。それは非常に大規模なデータセットを定義するだけでなく、非常に多様であることができます。大規模なデータセットでは、データ構造は、または構成、構造データ（例えば、画像、電子メールデータ、センサデータ）（リレーショナルデータベース、例えば、トランザクションデータ）に存在してもよいです。
彼らは非常に異なっているものの、人工知能やビッグデータはまだ一緒にうまく機能することができます。データは、インテリジェント人工知能、特に機械学習を構築するために必要なためです。例えば、機械学習画像認識アプリケーションは、将来的にそれらを識別するために、航空機の構図を理解し、航空機の画像の数万人を見ることができます。本当に使いやすい電話ロボット？
人工知能は、超並列プロセッサの最大の飛躍はなく並列にCPUプロセッサの数十よりも、特にGPUコアの何千も、登場しています。これは非常にそれらを可能にするために、既存の人工知能アルゴリズムを高速化します。
より多くのデータは、人工知能の応用、より正確な結果。過去、人工知能遅いプロセッサ、少量のデータでは、それは非常にうまく機能しません。何の高度なセンサは、リアルタイムのデータを提供することが困難である、インターネットが広く使用されていない、ありませんでした。高速プロセッサ、入力デバイス、ネットワーク、および大規模なデータセット：人々は、彼らが必要なすべてを持っています。疑いの余地は全く主要なデータは人工知能ではないではありません、があります。