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与人类和动物展现的自然智能相比，人工智能（AI）是机器展现的智能水平。因此，有时将其称为机器智能。机器一旦设定，便可以有效地感知其环境并采取某些行动，以更好地实现成功实现既定目标的机会。

机器学习的根源涉及使用机器能够理解的编程语言编写代码或命令。这些代码有助于奠定机器思维能力的基础，以便对机器进行编程以执行代码中定义的某些功能。这些机器还被编程为使用其基本代码来生成相关代码的连续序列，以便在增加工作量时增加其思考，学习和解决问题的能力。

就像起重机是设计用来举起人类无法举起的重物的机器一样，有些机器也经过编程，可以进一步思考并解决对人脑和某些软件来说很麻烦的分析问题。这种用于思考和分析的机器帮助可以追溯到算盘时代。技术已经发展到对机器可以使用的信息/数据量几乎没有限制的地步。这将我们带入大数据主题。

就像名称显示的一样，大数据只是庞大的，广泛的或复杂的或大量的特定信息集，可以被计算机/机器理解并存储在其中。从专业上讲，大数据是一个研究各种提取，分析或处理各种数据集的领域，这些数据集是如此之复杂以至于无法由传统数据处理系统处理。如此大量的数据需要设计用于扩展其提取和分析功能的系统。

人工智能是处理大数据的理想，最有效的方法。我们的世界已经浸入了大数据。您可以想到的任何主题，在线和离线都有大量的数据，范围从人，他们的日常活动，他们的喜好等到无生命的事物，他们的属性，他们的使用等。

正确利用这些庞大的数据储备，可以为数据集所属的行业提供有价值的见解和业务分析。因此，人们编写了人工智能算法，以从大型和复杂数据中受益。

公司如何应用人工智能和大数据？

上面我们已经解决了这些术语的含义，接下来将在人工智能文章的这一部分中进行回顾，回顾应用程序如何从AI算法和大数据分析之间的协同作用中受益，例如：

• 自然语言处理，其中记录了数百万来自人类语言的样本并将其链接到其相应的计算机编程语言翻译。因此，对计算机进行了编程并用于帮助组织分析和处理大量的人类语言数据。

• 帮助农业组织和企业扩大监控能力。人工智能可以帮助农民在整个生长阶段一直到成熟之前对他们的农产品进行计数和监控。AI可以在薄弱环节或缺陷扩散到这片巨大土地的其他区域之前很早就发现它们。在这种情况下，AI使用卫星系统或无人机来查看和提取数据。

• 银行和证券，用于监视金融市场活动。例如，证券交易委员会（SEC）正在使用网络分析和自然语言处理来挫败金融市场中的非法交易活动。获取交易数据分析以用于高频交易，进行基于决策的交易，风险分析和预测分析。它们还用于早期欺诈警告，卡欺诈检测，存档和分析审计记录，报告企业信用，客户数据转换等。

• 通讯，媒体和娱乐。AI功能可用于收集，分析和利用消费者见解。利用移动和社交媒体内容。了解实时媒体内容使用方式。该行业的公司可以同时分析其客户数据和客户行为数据，以创建详细的客户资料，这些资料将用于为不同的目标受众创建内容，推荐内容并衡量内容性能。

• 医疗保健提供者受益于大量的健康数据，人工智能简化了处方和健康分析。医院正在使用通过数百万部手机和传感器收集的数据，从而允许医生使用循证医学。而且，可以更快地识别和追踪慢性病的传播。

• 在教育领域，人工智能与大数据分析同步用于各种目的，例如跟踪和分析学生何时登录学校系统，花费在系统不同页面上的时间量以及学生的整体进度随着时间的推移。这对于衡量教师的效能也很有用。因此，针对学生人数，各种课程，学生志向，学生人口统计资料，行为模式以及许多其他数据，对教师的表现进行了分析和衡量。

• 在制造中，库存管理，生产管理，供应链分析和客户满意度技术是无缝的。因此，提高了产品质量，确保了能效，提高了可靠性水平并提高了利润率。

• 在自然资源领域，人工智能和大数据的协同作用使预测建模成为可能。可以快速轻松地分析大型图形数据，地理空间数据，时间数据，地震解释和储层特征。

• 全世界的政府将AI用于各种应用程序，例如公共面部识别，用于交通管理的车辆识别，人口统计，财务分类，能源勘探，环境保护，基础设施管理，犯罪调查等。

大数据中使用AI的其他领域包括保险，零售和批发贸易，运输以及能源与公用事业。

结语

综上所述，已经能够确认在大数据分析中使用AI的巨大投资对所有人都有好处。数据集将继续增加，因此应用程序和投资水平将随着时间的推移继续增加。与往常一样，人为干预将继续具有相关性，尽管预计这种相关性将随着时间而继续减少。

可以正确地说“没有数据的人工智能是无用的，没有人工智能的数据是无法克服的”。而且，如果没有人工干预和互动，人工智能和大数据实际上是不可能的。

支持机器学习解决方案的AI系统是业务技术和流程发展的未来。这种启用了功能的机器学习应用程序可自动进行数据分析并找到以前无法通过手动或传统方法处理数据来想象的新见解。增加某些事件的可预测性的这种可能性使我们可以完全重绘所有工作方式的方法。

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