人工智能與大數(shù)據(jù)的完美結(jié)合

而將大數(shù)據(jù)描述如下:

“大數(shù)據(jù)是如此的龐大或者復(fù)雜，以至于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理它們。”

計(jì)算機(jī)已經(jīng)變得如此強(qiáng)大，以至于我們現(xiàn)在有能力在每秒存儲(chǔ)數(shù)百萬(wàn)條的數(shù)據(jù)記錄。不幸的是，分析數(shù)據(jù)的能力可能是一個(gè)瓶頸，繼續(xù)使用傳統(tǒng)的方法并不可取。

人工智能和大數(shù)據(jù)：好結(jié)合

那么，大數(shù)據(jù)為什么會(huì)引起對(duì)人工智能的關(guān)注呢?答案很簡(jiǎn)單，人工智能可以用傳統(tǒng)人類(lèi)無(wú)法處理的方式來(lái)處理大數(shù)據(jù)集。

以銀行應(yīng)用程序?yàn)槔Ｔ搼?yīng)用程序每秒鐘的數(shù)據(jù)流以百萬(wàn)級(jí)來(lái)記錄，我們希望它在異?；顒?dòng)發(fā)生時(shí)發(fā)出警報(bào)，例如欺詐或者盜竊等行為。遇到這種情況，人們也許不太可能完整地去處理和分析這一數(shù)據(jù)量，而是選擇一個(gè)小片段，一秒一秒的處理。即使有數(shù)以百計(jì)的人在分析欺詐可能性的情況下，如此大量的數(shù)據(jù)也會(huì)降低決策能力。

那么對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)呢?問(wèn)題是，它們僅僅是算法，必然會(huì)束縛那些相同的邏輯。當(dāng)尋找異常的時(shí)候，靈活性是必需的，但傳統(tǒng)的方法并不擅長(zhǎng)。

現(xiàn)在我們進(jìn)入人工智能。這些系統(tǒng)運(yùn)行起來(lái)具有模糊性。他們預(yù)測(cè)，會(huì)考慮一條路徑，但是如果新數(shù)據(jù)否定了一個(gè)推理思路，那么就可以放棄它了，然后開(kāi)始尋找一個(gè)新的方向。由于在給人工智能系統(tǒng)提供更多數(shù)據(jù)時(shí)它會(huì)變得更聰明，因此這非常適合于識(shí)別隨時(shí)間變化的異常。

現(xiàn)在讓我們來(lái)看看一些大數(shù)據(jù)應(yīng)用的人工智能技術(shù)。

應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)

外推

外推是在原始觀測(cè)范圍之外，根據(jù)變量與其它變量的關(guān)系來(lái)評(píng)估變量的值的過(guò)程。我們假設(shè)一些數(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，三個(gè)月后公司將會(huì)發(fā)展到什么情況?外推法可以做到。請(qǐng)記住，并非所有的趨勢(shì)都是線性的。線性趨勢(shì)很簡(jiǎn)單;一個(gè)簡(jiǎn)單的直線圖就足夠了。非線性的趨勢(shì)需要更多地參與，這就是外推函數(shù)有用處的地方。這些算法是基于多項(xiàng)式、圓錐曲線或曲線方程的。

異常檢測(cè)

異常檢測(cè)也被稱為異常值檢測(cè)。它包括標(biāo)識(shí)不符合預(yù)期模式的識(shí)別數(shù)據(jù)項(xiàng)、事件或觀測(cè)，或數(shù)據(jù)集中的其它項(xiàng)。異常檢測(cè)可以識(shí)別諸如銀行欺詐(先前提到的AI的應(yīng)用)之類(lèi)的事件。它也適用于幾個(gè)其它領(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。

貝葉斯原理

在概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)之中，貝葉斯原理描述了一個(gè)事件的概率，它是基于與事件相關(guān)的條件前驗(yàn)知識(shí)。這是基于先前事件來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的一種方式。假設(shè)一個(gè)公司希望知道哪些客戶有流失的風(fēng)險(xiǎn)。使用貝葉斯方法，可以收集滿意度不足的客戶的歷史數(shù)據(jù)，并用于預(yù)測(cè)以后有可能流失的客戶。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)被饋送到貝葉斯算法里，其預(yù)測(cè)結(jié)果變得更準(zhǔn)確。

自動(dòng)化計(jì)算密集型人類(lèi)行為

在某些情況下，人類(lèi)有可能分析大量的數(shù)據(jù)，但隨著時(shí)間的推移，這很繁瑣，就需要人工智能來(lái)幫忙?；谝?guī)則的系統(tǒng)可以用來(lái)從人類(lèi)這里提取、存儲(chǔ)和操縱知識(shí)，以便以有用的方式來(lái)解釋數(shù)據(jù)。在實(shí)踐中，規(guī)則是從人類(lèi)經(jīng)驗(yàn)中產(chǎn)生出來(lái)的，并表示為一組“如果-那么”的語(yǔ)句，它們使用一組斷言，在這些斷言上面創(chuàng)建如何對(duì)其采取行動(dòng)的規(guī)則。基于規(guī)則的系統(tǒng)可以用來(lái)創(chuàng)建軟件來(lái)代替人類(lèi)專(zhuān)家提供問(wèn)題的答案。這些系統(tǒng)也可以稱為專(zhuān)家系統(tǒng)?？紤]一個(gè)公司，它有一個(gè)能為特定目標(biāo)分析數(shù)據(jù)的人類(lèi)專(zhuān)家，但是，這項(xiàng)任務(wù)比較單調(diào)乏味?；谝?guī)則的系統(tǒng)可以捕獲和自動(dòng)操作這種專(zhuān)門(mén)技能。

圖形原理

在數(shù)學(xué)中，圖形原理是用來(lái)模擬對(duì)象之間成對(duì)關(guān)系的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的研究。在此上下文中的圖形由頂點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)或由邊、圓弧和線段連接的點(diǎn)組成，并且可以相當(dāng)復(fù)雜和龐大。利用圖形原理，可以很容易地了解數(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(jiàn)解，以了解網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸如何導(dǎo)致其它問(wèn)題以及某一特殊瓶頸的根本原因。

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，它是機(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(guò)程被稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)。它們還可以被用來(lái)發(fā)現(xiàn)以前未知的數(shù)據(jù)模式，這個(gè)過(guò)程稱為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。與基于單個(gè)數(shù)據(jù)類(lèi)型的潛在異常的異常檢測(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)片中未知的模式，并考慮數(shù)據(jù)之間的模式(或關(guān)系)。一個(gè)公司(包括任何行業(yè))可能都有興趣知道什么時(shí)候發(fā)生了不尋常的事情，比如如果消費(fèi)者突然開(kāi)始購(gòu)買(mǎi)一種與另一種一起購(gòu)買(mǎi)的商品。這種模式可能是一個(gè)企業(yè)所感興趣的。

總之，人工智能是一種在大數(shù)據(jù)世界中指引方向和收集規(guī)律的方法。

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