大数据将助力人工智能进入快速发展期.docx

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1、大数据将助力人工智能进入快速发展期当前最热门的IT技术一定是大数据和人工智能，他们都是提高效率，推动社会进一步发展的关键技术。同时,我们经常看到这样几个关系密切也很类似的概念，比如人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning，DL) 以及大数据（BigData，BD），这四者之间的到底有什么样的关联关系呢？接下来本文将做个简单的分析。首先，人工智能是计算机科学的一个子领域，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器

2、学习，稍晚一点，位于中间的同心圆;深度学习出现得最晚，用最内侧、也是最小的同心圆表示。人工智能的目的是为机器赋予人的智能，机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。大数据与人工智能的关系到底有多深？现在几乎没有人给出明确的答案。AI的训练数据集和其他资源的多样性、深度、质量和准确性大大影响AI性能。许多不同的AI技术要求培训和测试使用高质量的数据，以及动态的交互式测试平台和模拟环境。如果AI培训和测试仅限于已经拥有有价值数据集和资源的几个实体，那么这不只是一个技术问题，还是发展会经历的一个重大“公共事业”挑

3、战，但我们必须同时尊重商业和个人权利和数据利益。需要进行研究来为各种AI应用开发出高质量的数据集和环境，并负责获取良好的数据集和测试及培训资源。AI培训和测试数据集的完整性和可用性对确保科学的可靠结果至关重要。支持数字领域可再现研究所需的技术和社会技术基础设施已视为是一个重要挑战，并且对AI技术也是至关重要的。缺乏具有确认来源的经审查和可用公开数据集来保障再现性，是影响AI自信发展的关键因素。如在其他数据密集型科学，捕获数据源是至关重要的。研究人员必须能使用相同和不同的数据集来重现结果。数据集必须能代表具挑战性的真实应用，而不仅仅是

4、简化版本。机器学习方面的AI挑战通常与“大数据”分析有关。考虑到各种相关数据集，其仍是一个需要适当陈述、使用和进行非结构化或半结构化数据分析的日益突出的挑战。如何使用绝对和相对术语来表示数据（上下文相关的）？当前真实世界的数据库可能极易受到不一致、不完整和嘈杂数据的影响。因此，许多数据预处理技术（例如，数据清理、集成变换、简化和表达）对建立AI应用的有用数据集是非常重要的。数据预处理如何影响数据质量，特别是在执行附加分析时？鼓励分享专用于政府资助研究的AI数据集，可能会促成创新的人工智能方法和解决方案。然而，需要技术来确保安全的数据

5、共享，因为当数据所有者与研究团体共享数据时会承担风险。数据集的开发和共享还必须遵守适用的法律法规，并以合乎道德的方式进行。风险会以各种方式产生：不当使用数据集、不准确或不当披露、以及限制数据认同技术来确保隐私和机密性保护。随着全球数据、数据源和信息技术的不断扩大，数据集的数量和大小也在不断增加。分析数据的技术和科技未能迎合大量的原始信息源。数据捕获、管理、分析和可视化都是重要的研究挑战，而从大量数据中提取科学所需的有价值知识的技术相对落后。虽然存在数据存储库，但它们通常无法处理数据集的扩展，它们具有有限的数据源信息，且不支持语义丰富

6、的数据搜索。需要动态和灵活的大数据资源库。中云开源数据技术（上海）有限公司依托上海开源大数据研究院的智力支持，公司具备雄厚的科研实力和精干的技术团队，拥有多项核心技术和多位数据挖掘和深度机器学习领域的专家，每年完成多项发明专利及软件著作权，还拥有智能制造领域海量的企业公开数据和互联网公开数据，拥有自建数据中心并具备PB级存储能力，是中国领先的工业大数据解决方案提供商。在工业领域，中云数据和世界顶级的工业制造企业合作，把传统设备的预测诊断的经验整理起来，形成行业诊断模型，对设备故障进行预测。　　中云数据有着强大的自主研发的大数据平台，

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