论述人工智能中大数据的预测算法,人工智能预测算法

内容提要：

人工智能和大数据的关系?
大数据分析重大计算方法选择需慎重
人工智能与大数据有什么关系?
大数据分析的基本方法有哪些?
人工智能概述
人工智能利用大数据预测未来

人工智能和大数据的关系?

云计算、大数据、人工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。1、云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。2、人工智能与大数据：与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。3、人工智能与云计算：人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。想了解更多有关云计算、大数据、人工智能的详情，推荐咨询达内教育。达内教育已从事19年IT技术培训，累计培养100万学员，并且独创TTS8.0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通；自主研发的26大课程体系更是紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术。感兴趣的话点击此处，免费学习一下

大数据分析重大计算方法选择需慎重

大数据分析重大计算方法选择需慎重大数据分析依靠机器学习和大规模计算，对规模巨大的数据进行分析。作为时下最火热的IT行业的词汇，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。大数据时代的来临，大数据分析应运而生。安联全球救援长期从事道路救援已有12年，利用大数据分析科学分析救援数据，在第一时间内合理调配救援资源，并在最短时间内通知相关部门展开对应的援助。2023年7月6日，安联全球救援在北京庆祝在华第500万个成功道路救援案例诞生。在过去的12年里，安联全球救援投入了大量资金和资源在全国范围内建立专业服务网络，并分别在北京和成都设立运营中心，其网络覆盖全国1762个城市，平均服务到达时间为39分钟。利用大数据分析，大大提高了道路救援效率。那么大数据分析究竟是怎么样?那些方法更有效?我们该如何利用起来呢?大数据分析可以分为五个基本方面：1.可视化分析(Analytic Visualizations)——不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2.数据挖掘算法(Data Mining Algorithms)——可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。3.预测性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)——数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。4.义引擎(Semantic Engines)——我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。5.数据质量和数据管理(Data Qualityand Master Data Management)——数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。大数据分析方法的选择大数据分析性能的好坏，也就是说机器学习预测的准确率，与使用的学习算法、问题的性质、数据集的特性包括数据规模、数据特征等都有关系。一般地，Ensemble方法包括Random Forest和Ada Boost、SVM、Logistic Regression分类准确率最高。没有一种方法可以“包打天下”。RandomForest、SVM等方法一般性能最好，但不是在什么条件下性能都最好。不同的方法，当数据规模小的时候，性能往往有较大差异，但当数据规模增大时，性能都会逐渐提升且差异逐渐减小。也就是说，在大数据条件下，什么方法都能work的不错。对于简单问题，Random Forest、SVM等方法基本可行，但是对于复杂问题，比如语音识别、图像识别，最近流行的深度学习方法往往效果更好。深度学习本质是复杂模型学习，是今后研究的重点。在实际应用中，要提高分类的准确率，选择特征比选择算法更重要。好的特征会带来更好的分类结果，而好的特征的提取需要对问题的深入理解。大数据分析策略分析建立大数据分析平台时，选择实现若干种有代表性的方法即可。当然，不仅要考虑预测的准确率，还有考虑学习效率、开发成本、模型可读性等其他因素。大数据分析平台固然重要，同时需要有一批能够深入理解应用问题，自如使用分析工具的工程师和分析人员。只有善工利器，大数据分析才能真正发挥威力。

人工智能与大数据有什么关系?

人工智能具有以下五个特点：一是从人工知识表达到大数据驱动的知识学习技术。二是从分类型处理的多媒体数据转向跨媒体的认知、学习、推理，这里讲的“媒体”不是新闻媒体，而是界面或者环境。三是从追求智能机器到高水平的人机、脑机相互协同和融合。四是从聚焦个体智能到基于互联网和大数据的群体智能，它可以把很多人的智能集聚融合起来变成群体智能。五是从拟人化的机器人转向更加广阔的智能自主系统，比如智能工厂、智能无人机系统等。据了解，国际普遍认为人工智能有三类“弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能”。弱人工智能就是利用现有智能化技术，来改善我们经济社会发展所需要的一些技术条件和发展功能。强人工智能阶段非常接近于人的智能，这需要脑科学的突破，国际上普遍认为这个阶段要到2050年前后才能实现。超级人工智能是脑科学和类脑智能有极大发展后，人工智能就成为一个超强的智能系统。从技术发展看，从脑科学突破角度发展人工智能，现在还有局限性。《规划》中的新一代人工智能，是建立在大数据基础上的，受脑科学启发的类脑智能机理综合起来的理论、技术、方法形成的智能系统。跟以往相比，新一代人工智能不但以更高水平接近人的智能形态存在，而且以提高人的智力能力为主要目标来融入人们的日常生活。比如跨媒体智能、大数据智能、自主智能系统等。在越来越多的一些专门领域，人工智能的博弈、识别、控制、预测甚至超过人脑的能力，比如人脸识别技术。新一代人工智能技术正在引发链式突破，推动经济社会从数字化、网络化向智能化加速跃进。

大数据分析的基本方法有哪些?

1.可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2. 数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。3. 预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。4. 语义引擎由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。5. 数据质量和数据管理数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

人工智能概述

这幅有关“人工智能发展成熟度曲线”的漫画，形象地展示出人们在此前两次人工智能热潮中，从被人工智能在某些领域的惊艳表现震撼，到逐渐认识到当时的人工智能还有各种局限，以至于产生巨大心理落差的有趣过程。人工智能基本可以分为三个阶段：符号阶段，统计学习阶段，神经网络。 1 . 符号阶段这个阶段技术原理：人为指定逻辑 =》机器执行逻辑并产生结果这个是图灵机的原型，图灵的基本思想是用机器来模拟人们用纸笔进行数学运算的过程。在这个阶段，是人制定规则，然后由机器去执行这些规则，进行推理和预测。但是，这个阶段是有问题，什么问题？比如：一个医疗专家系统（用于判断病情）问题1：世界是复杂的，混沌的，老专家的经验能转为计算机的规则和逻辑的部分也是有限的，是没有办法穷举的。问题2：而且不同病情有相同的症状，导致无法准确的判断病情，所以这个阶段自身存在的知识获取难、知识领域窄、推理能力弱、实用性差等问题逐步暴露。因此从 1976 年开始，人工智能的研究进入长达 6 年的萧瑟期。 2 . 统计学习阶段这个阶段技术原理：数据 + 算法 =》机器学习逻辑 =》根据学习的逻辑产生结果这个阶段是通过数据加算法改变自身的学习，所以又可以称为机器学习，有了简单模拟人的思维，这个阶段的思维是学习来的，规则也是学习来的，而 “ 符号阶段 “ 是人给机器制定规则，机器帮人决策，和前一个阶段有着本质的区别。举几个例子：但是统计学习阶段很难准确模仿人的直觉，比如：声音识别，人脸识别，情绪识别等。 3 . 神经网络这个阶段技术原理：数据 + 模拟人的大脑结构 =》机器学习逻辑 =》根据学习的逻辑产生结果这个阶段就是把上一个阶段的算法换成了模拟人的大脑结构（神经元），每个神经元代表不同的维度，把这些维度结合综合分析，然后得出结果，这就非常接近人的思维逻辑了，比如看一张照片，确认照片里的人是谁，我们能快速的认出来，但是却无法解释我们是如何分辨的，其实就是一种直觉，说不清，道不明，神经网络也是如此，就像一个黑盒子，你不知道里面是如何运作的。正因为如此，所以结构复杂，结果非常难以预测，在有些情况下（比如数据量或算力不够大），神经网络还不如普通的机器学习算法，比如SVM（支持向量机）。 3.1神经网络模仿人的大脑结构： 3.2.实现原理：图中的小圆圈其实是一个个的神经元，每个神经元负责某一个特征，神经元之间相互联系，然后把所有的特征组合为更高级的复杂特征。神经元越多，神经网络越复杂，就和人的神经元一样，大脑不断的学习，树突不断在增加。神经网络也是有问题，甚至不能简单的异或逻辑运算，需要大量的数据学习，大量的数据学习需要大量的算力。直到大数据和GPU的出现，有了充足的数据和强的算力，让训练复杂的神经网络变为现实，以往打游戏的显卡NVIDIA ，成为了专业人工智能驯兽师。某些复杂系统面前，数据在增长，大数据的洞见确没有增长。因为大数据预测遇到了噪声失效。例如：美国大选，数据上看是希拉里占优势，但是还是出现了黑天鹅事件，特朗普赢了。所以多维度，多因素的复杂系统面前，大数据预测往往就失效了，这个时候大数据 + 人工智能也许是更好的解决方案。 1.根据学习模式分类通过告诉计算机哪些是猫，哪些是狗，让计算机不断的学习猫和狗，通过这种指引的方式，计算机就掌握辨别猫和狗的能力，其实就是给图片打上猫和狗的标签，这个过程是有人参与的，所以叫监督学习。通过给计算机大量猫和狗的图片，让计算机发现其中猫和狗特征的规律，然后把猫和狗分类，这里学习到是猫和狗的特征规律，计算机并不知道猫是猫，狗是狗。 1.文本分类 2.智能交通借助海量的出行数据、实现智能交通 3.照片物体识别4.可以识别人的情绪： 5.声音识别智能家居，智能汽车 6.翻译百度翻译，有道翻译，谷歌翻译 7.AI设计师 8.艺术 9.金融比如：机器代替人去筛选研报，阅读研报，给出分析数据比如：预测股价 10.农业 11.医疗,目前主要还是在图像识别阶段，比如看片。。。 12.围棋： 13.无人驾驶人工智能包含机器学习机器学习包含表征学习表征学习包含深度学习