在AI人工智慧中如何巧妙學習大數據編程，成為五十萬年薪的佼佼者

ai狗年

大數據和人工智慧的關係，首先要說什麼是大數據。這些年來，大數據先是被神化，繼而又被妖魔化，到了今天，其實誰也不知道別人所謂的大數據指的是什麼。我大數據從業者，建了一個大數據資源共用群119599574 每天分享大數據學習資料和學習路線，有時候大數據的定義里既有平臺（硬體）又有分析技術。但為了說清楚大數據和人工智慧的關係，我們還是回歸大數據的本質：海量的、多維度、多形式的數據。

人工智慧

任何智能的發展，其實都需要一個學習的過程。而近期人工智慧之所以能取得突飛猛進的進展，不能不說是因為這些年來大數據長足發展的結果。正是由於各類感應器和數據採集技術的發展，我們開始擁有以往難以想象的的海量數據，同時，也開始在某一領域擁有深度的、細緻的數據。而這些，都是訓練某一領域“智能”的前提。

人工智慧

大數據和人工智慧到底是什麼關係？

如果我們把人工智慧看成一個嗷嗷待哺擁有無限潛力的嬰兒，某一領域專業的海量的深度的數據就是喂養這個天才的奶粉。奶粉的數量決定了嬰兒是否能長大，而奶粉的質量則決定了嬰兒後續的智力發育水平。

與以前的眾多數據分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關係），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。

大數據

但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在電腦運算能力取得突破以前，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的數據，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量數據、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。

這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於互聯網對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。