人工智能难学还是大数据难学 二者的区别

文/丁雪竹

大数据和人工智能都不简单,都需要一个系统的学习过程和长期的实验,二者联系紧密,不存在谁更难,因为都有难以把控的难点。

人工智能难学还是大数据难学

人工智能和大数据哪个难学

大数据的发展极大促进了人工智能的发展,因为数据是智能的基础,所以从这个角度来看,大数据的发展与人工智能的发展必然是互相促进的。

大数据和人工智能都不简单,都需要一个系统的学习过程和长期的实验,二者联系紧密,可以说你中有我、我中有你。从学习的角度出发,建议从大数据开始学起,这样会更加顺利一些。

人工智能和大数据的不同

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识,不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。
人工智能是基于大数据的支持和采集,运用于人工设定的特定性能和运算方式来实现的,大数据是不断采集、沉淀、分类等数据积累。
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。与以外传统的算法相比,这一算法并无多余的假设前提(比如线性建模需要假设数据之间的线性关系),而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

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