人工智能和大数据是目前非常流行的领域. 许多对这个领域感兴趣的朋友会问: 学习人工智能或大数据哪个更好? 这两个字段相似, 似乎是相关的. 在学习之前, 你应该知道他们各自的研究方向和内容, 也应该知道你最喜欢的地方.
大数据和人工智能之间的关系是什么?
大数据的普及主要是由于会计机器技术的发展, 在此期间, 大数据访问能力的提高是大数据有效使用的条件. 大数据本质上是对海量数据的分类和分析. 简单地说, 这就像用筛子挑选同样需要的东西. 数据分类后, 进行数据分析, 如 A 类占数据的比例, B 类占数据的比例等. 最后, 它构成了各种数据报告, 可以用来人工分析数据包含的意义.
人工智能依赖于大数据的存在.
可以说, 大数据促进了依赖大数据的人工智能. 如今, 人们都在做人工智能的大数据, 如云客户端, 智能超市, 无人汽车以及新兴的电话机器人. 这背后是人工智能和大数据的产物,
就以智能电话机器人举例, 除了内部的系统外, 在数据上面的爬取, 外部机制的构成, 和用户之间的反馈, 都是在大数据的加持下面完成的, 有了人工智能与大数据相结合, 可以广泛应用于银行, 审慎, 证券交易商, 机器人股票投机等传统领域.
那么大数据和人工智能有什么区别?
首先重要的两点:
大数据的 Java
人工智能 python
学习大数据或人工智能, 首先需要掌握一台会计机编程语言, 大家都知道有很多会计机编程语言, 如: R,C++,JAVA 等等. 大数据使用 Java 和人工智能, 使用 Python.
开发工具的选择有时取决于特定的约束或个人偏好. 现在, Python 已经成为顶级编程语言. 与编译器, 静态类型语言 (如 C,C++ 和 Java) 相比, Python 开发人员的能力提高了数倍.
大数据是在数据变得有用之前需要排序, 结构化和集成的原始输入, 而人工智能则是处理数据 *** 的输出, 即智能. 这在两者之间产生了根本性的差异.
人工智能是一种会计方法, 它允许机器执行认知功能, 如作用于或响应输入, 类似于人类实践. 大数据是一种传统会计. 它不是基于效果而行动的, 它只是寻求效果.
学习大数据还是人工智能更好?
事实上, 人工智能和大数据可以很好地协同工作, 两者之间没有矛盾. 就好像你开发出一款电话机器人, 然后测试电话机器人好不好用时, 不能单单只测试他的反映, 人工智能需要数据来构建智能, 特别是机器学习. 例如, 电话机器学习各种方言, 需要导入不同的话术, 然后再大数据的加持下面才能来识别它们.
学好仍然是基于你自己的爱和你未来的计划, 但值得知道的是, 未来必须是人工智能的时代. 也许人工智能将来会夺走大数据工程师的工作. 由于深入学习, 机器可以帮助人们选择数据并完成一些工作. 人工智能可以帮助人们 "发挥" 数据的商业价值.
国家也大力支持人工智能的发展. 中国对人工智能人才的需求高达 100 万, 人工智能工程师的工资水平高于大数据工程师.
人工智能并不像我们想象的那么深. 市场上的许多人现在需要使用现有的算法, 而不是开发新的算法.
总之, 面对市场上的激烈工作, 我们不能盲目选择. 我们必须从自己的实际出发, 承认我们的爱和工作计划.
来源: http://www.bubuko.com/infodetail-3097271.html