简单说，与人类和动物表现出的自然智能相比，人工智能就是机器表现出的智力水平。因此，它有时被称为机器智能。当被教育培训后，机器可以有效地感知它周围的环境，并采取特定的行动来提高成功实现既定目标的机会。那么如何教育机器呢?

机器学习的根源在于使用机器能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，使得机器被编程去执行代码中定义的某些功能。这些机器也会被编程使用它们的基本代码来生成连续相关的代码序列，以便在工作量增加时提高思考、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一样，一些机器被编程来进行更深入的思考，并解决对人类大脑和一些软件来说很麻烦的问题。这个用于思考和分析的机器可以追溯到算盘时代。技术已经发展到机器可以处理的信息和数据的数量是没有限制的，这就引出了大数据的话题。大数据，顾名思义，就是巨大、广泛复杂的或大量的特定信息，这些信息可以被理解、被分析，并存储在计算机中。从专业角度来说，大数据是一个研究各种提取、分析或处理数据集的方法的领域，这些数据集非常复杂，以至于传统的数据处理系统无法处理。如此大量的数据需要一个能够扩展其提取和分析能力的系统。

处理大数据的最理想和有效的方法就是人工智能。现在我们的世界已经浸泡在大数据中。你能想到的任何话题都有大量的在线和离线数据，从人到他们的日常生活、喜好等等还有非生物的属性、用途等等。如果能够好好利用，这些巨大的数据储备可以为数据集所属的部门和行业提供非常有价值的见解和业务分析。因此，人工智能算法就是为我们从庞大而复杂的数据中能够获益而编写的。

企业如何应用人工智能和大数据

了解了一些术语的含义，这里我们将看到应用程序如何从人工智能算法和大数据分析之间的协同作用中获益，例如:

●自然语言处理： 即记录从人类语言中提取的数百万样本，并将其链接到相应的计算机编程语言翻译中。因此，计算机被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测能力：人工智能帮助农民计算和监控他们的农产品每一个生长阶段直到成熟。人工智能可以在某些动植物弱点或缺陷传播到其他地区之前就发现问题。在这种情况下，人工智能使用卫星系统或无人机来查看和提取数据。

●银行和证券业用于监测金融市场活动：例如，美国证券交易委员会(SEC)正在使用网络分析和自然语言处理来打击金融市场中的非法交易活动。交易数据分析用于高频交易、基于决策的交易、风险分析和预测分析等。它们还用于早期欺诈预警、卡片欺诈检测、审计跟踪的归档和分析、企业信用报告、客户数据转换等。

●通讯、媒体和娱乐：人工智能能力可用于收集、分析消费者数据信息。利用移动和社交媒体内容，了解实时媒体内容的使用模式。该行业的公司可以同时分析客户数据和客户行为数据，创建详细的客户资料，用于为不同的目标受众创建内容、推荐内容和衡量内容性能。

●医疗保健提供者从大量的健康数据处方中受益，人工智能简化健康分析：医院也在使用大量手机和传感器收集的数据，帮助医生能够使用循证医学。此外，慢性病的传播会被更快地发现和追踪。

●教育领域：人工智能与大数据分析同步实现各种应用，比如跟踪和分析学生何时登录学校系统，在系统不同页面上花费的时间，以及学生在一段时间内的总体进度。它也有助于衡量教师的工作效率，因此教师的表现是根据学生人数、各种课程、学生意愿、学生人口统计、行为模式等许多其他数据来分析和衡量的。

●制造业：库存管理、生产管理、供应链分析和客户满意度技术实现了无缝对接，从而提高产品质量，保证了能源效率，提高了可靠性和利润率。

●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，这样能够快速、简单地分析大型图形数据、地理空间数据、时间数据、地震解释和油藏储层特征。

目前世界各国政府都将人工智能应用于各种领域，如公共场所面部识别、交通管理车辆识别、人口统计、金融分类、能源勘探、环境保护、基础设施管理、刑事调查等等。人工智能应用于大数据还包括保险、零售和批发贸易、交通、能源和公用事业等。

综上所述，我们已经发现，人工智能在大数据分析方面的应用有着巨大的投资优势。数据集会继续增加，因此随着时间的推移，应用和投资的水平也将持续增加。人类的干预将一如既往地发挥作用，尽管这种作用预计会随着时间的推移而减少。人们可以说，没有数据，人工智能是无用的； 没有人工智能，数据是无法逾越的。此外，没有人类的干预和互动，人工智能和大数据几乎也是不可能实现的。

人工智能系统使机器学习成为解决方案，是未来商业技术的发展方向。这种支持机器学习的应用程序可以自动进行数据分析，并通过手动或传统方法处理数据，找到以前无法想象的新见解。这种增加事件可预测性的可能性，让我们能找到重新设计每件事如何完成的新方法。

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