在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，任何設(shè)備都可以感知到它的環(huán)境，并采取一些行動(dòng)來最大限度地發(fā)揮它在某些目標(biāo)上的成功機(jī)會(huì)。

現(xiàn)在我們進(jìn)入人工智能。在大數(shù)據(jù)處理時(shí)候應(yīng)用相關(guān)技術(shù)不夠成熟，隨著人工智能技術(shù)逐步強(qiáng)大成熟，我們將人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，同比使用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合速度快很多，隨著時(shí)間的推移變化會(huì)越來越快，越來越智能。下面介紹下人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景：

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景之外推。

外推是根據(jù)變量與其他變量之間的關(guān)系，在原始觀測(cè)范圍之外評(píng)估變量值的過程。我們假設(shè)有些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一種趨勢(shì)，公司高管想知道:如果這種趨勢(shì)持續(xù)下去，公司三個(gè)月后會(huì)發(fā)展到什么程度？外推可以做到。請(qǐng)記住，并不是所有的趨勢(shì)都是線性的。線性趨勢(shì)很簡單；一個(gè)簡單的直線圖就夠了。非線性趨勢(shì)需要更多的參與，這是外推函數(shù)的有用之處。這些算法是基于多項(xiàng)式、圓錐曲線或曲線方程。

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景之異常檢測(cè)。

異常檢測(cè)也被稱為異常值檢測(cè)。它包括識(shí)別數(shù)據(jù)項(xiàng)、事件或觀察項(xiàng)目，或數(shù)據(jù)集中的其他項(xiàng)目，這些項(xiàng)目不符合預(yù)期模式。異常檢測(cè)可以識(shí)別銀行欺詐(前面提到的AI應(yīng)用)等事件。也適用于其他幾個(gè)領(lǐng)域，包括(但不限于)：故障檢測(cè)，系統(tǒng)健康監(jiān)測(cè)，傳感器網(wǎng)絡(luò)和生態(tài)系統(tǒng)干擾。

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景之貝葉斯原理。

在概率論和數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)中，貝葉斯原理描述了事件的概率，這是基于與事件相關(guān)的條件預(yù)測(cè)知識(shí)。這是一種基于之前事件預(yù)測(cè)未來的方式。假設(shè)一家公司想知道哪些客戶有流失的風(fēng)險(xiǎn)。通過使用貝葉斯方法，我們可以收集滿意度不足的客戶的歷史數(shù)據(jù)，并使用它來預(yù)測(cè)未來可能會(huì)流失的客戶。這是一個(gè)非常適合應(yīng)用大數(shù)據(jù)的例子，因?yàn)楦嗟臍v史數(shù)據(jù)被送到貝葉斯算法中，預(yù)測(cè)結(jié)果變得更加準(zhǔn)確。

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景之計(jì)算密集型人類行為的自動(dòng)化。

在某些情況下，人類可能會(huì)分析大量的數(shù)據(jù)，但隨著時(shí)間的推移，這是非常繁瑣的，需要人工智能的幫助?；谝?guī)則的系統(tǒng)可以用來從人類那里提取、存儲(chǔ)和操作知識(shí)，以便以有用的方式解釋數(shù)據(jù)。在實(shí)踐中，規(guī)則是從人類經(jīng)驗(yàn)中產(chǎn)生的，并表達(dá)為一組“如果-那么”的句子。他們使用一組斷言來創(chuàng)建如何在這些斷言中采取行動(dòng)的規(guī)則?；谝?guī)則的系統(tǒng)可以用來創(chuàng)建一個(gè)軟件來代替人類專家提供問題的答案。這些系統(tǒng)也可以稱為專家分析。

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景之圖形原理。

在數(shù)學(xué)中，圖形原理是對(duì)數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的研究，用于模擬對(duì)象之間的成對(duì)關(guān)系。上下文中的圖形由頂點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)或邊緣、圓弧和線段連接的點(diǎn)組成，可以相當(dāng)復(fù)雜和龐大。利用圖形原理，我們可以很容易地理解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。例如，考慮一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。圖形原理可以提供一些見解，了解網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸如何引起其他問題以及某個(gè)特殊瓶頸的根本原因。

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場(chǎng)景之模式識(shí)別。

顧名思義，模式識(shí)別用于檢測(cè)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種形式。模式識(shí)別系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的過程稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)。它們也可以用來發(fā)現(xiàn)以前未知的數(shù)據(jù)模式，這個(gè)過程叫做無監(jiān)督學(xué)習(xí)。與基于單個(gè)數(shù)據(jù)類型的潛在異常檢測(cè)方法不同，模式識(shí)別可以發(fā)現(xiàn)以前在多個(gè)數(shù)據(jù)電影中未知的模式，并考慮數(shù)據(jù)之間的模式(或關(guān)系)。一個(gè)公司(包括其他任何行業(yè))可能有興趣知道什么時(shí)候發(fā)生了什么不尋常的事情，比如消費(fèi)者突然開始購買一個(gè)產(chǎn)品。總而言之，人工智能是指導(dǎo)大數(shù)據(jù)世界方向和收集規(guī)律的一種方法。

標(biāo)簽：人工智能,人工智能技術(shù),大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)技術(shù),AI人工智能