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

現(xiàn)在我們進(jìn)入人工智能。在大數(shù)據(jù)處理時候應(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)計算機技術(shù)與大數(shù)據(jù)相結(jié)合速度快很多，隨著時間的推移變化會越來越快，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)用場景：

人工智能在大數(shù)據(jù)中有哪些應(yīng)用場景之外推。

外推是根據(jù)變量與其他變量之間的關(guān)系，在原始觀測范圍之外評估變量值的過程。我們假設(shè)有些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一種趨勢，公司高管想知道:如果這種趨勢持續(xù)下去，公司三個月后會發(fā)展到什么程度？外推可以做到。請記住，并不是所有的趨勢都是線性的。線性趨勢很簡單；一個簡單的直線圖就夠了。非線性趨勢需要更多的參與，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)用場景之異常檢測。

異常檢測也被稱為異常值檢測。它包括識別數(shù)據(jù)項、事件或觀察項目，或數(shù)據(jù)集中的其他項目，這些項目不符合預(yù)期模式。異常檢測可以識別銀行欺詐(前面提到的AI應(yīng)用)等事件。也適用于其他幾個領(lǐng)域，包括(但不限于)：故障檢測，系統(tǒng)健康監(jiān)測，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)用場景之貝葉斯原理。

在概率論和數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(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)測知識。這是一種基于之前事件預(yù)測未來的方式。假設(shè)一家公司想知道哪些客戶有流失的風(fēng)險。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)測未來可能會流失的客戶。這是一個非常適合應(yīng)用大數(shù)據(jù)的例子，因為更多的歷史數(shù)據(jù)被送到貝葉斯算法中，預(yù)測結(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)用場景之計算密集型人類行為的自動化。

在某些情況下，人類可能會分析大量的數(shù)據(jù)，但隨著時間的推移，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、存儲和操作知識，以便以有用的方式解釋數(shù)據(jù)。在實踐中，規(guī)則是從人類經(jīng)驗中產(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的規(guī)則?；谝?guī)則的系統(tǒng)可以用來創(chuàng)建一個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)用場景之圖形原理。

在數(shù)學(xué)中，圖形原理是對數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的研究，用于模擬對象之間的成對關(guān)系。上下文中的圖形由頂點、節(jié)點或邊緣、圓弧和線段連接的點組成，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，考慮一個復(fù)雜的計算機網(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)用場景之模式識別。

顧名思義，模式識別用于檢測數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，是機器學(xué)習(xí)的一種形式。模式識別系統(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，這個過程叫做無監(jiān)督學(xué)習(xí)。與基于單個數(shù)據(jù)類型的潛在異常檢測方法不同，模式識別可以發(fā)現(xiàn)以前在多個數(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)。一個公司(包括其他任何行業(yè))可能有興趣知道什么時候發(fā)生了什么不尋常的事情，比如消費者突然開始購買一個產(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。

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