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    来了,老弟!这里有你不知道的IT世界!

    2019-01-06更新

    人工智能方兴未艾取得新突破

    人工智能(AI)是研究用于模拟与延伸扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,目前在商业和生活中已有大量应用场景,被产业界寄望为下一轮技术革命,对它的关注热度已经超过大数据。

    AI的发展历程一波三折,呈螺旋式发展,在历史上共经历三个时期。首先是1956年达特茅斯会议提出了AI的概念,但当时的计算机处理性能和数据容量制约了AI技术的发展。然后在20世纪80年代,专家系统兴起,AI算法模型有了重大发明,包括多层神经网络和BP反向传播算法的提出,出现了能与人类下象棋的高度智能机器

     

    大数据蹒跚前行迈进下半场

    随着2012年维克托·迈尔-舍恩伯格《大数据时代》一书的出版,“大数据”这一概念乘着互联网的浪潮在各行各业中扮演了举足轻重的角色,得大数据者得天下,业界纷纷用大数据这个词来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。

    2013年被称为中国的“大数据元年”,大数据开始在我国流行,以势不可挡的姿态进入人们的思想意识,并在社会的各个领域探索与落地实践。

    探索数据智能

    大数据为人工智能发展提供了基础资源,人工智能技术的核心就在于通过计算找寻大数据中的规律,对具体场景问题进行预测和判断。想要训练出成功的人工智能算法,需要运算力和大量的数据,其中最重要的就是数据量要足够大。除了数据量足够大,大数据还需要通过采集、清洗、标注等处理工作后才能够作为人工智能算法模型训练的输入,但目前在实际应用中,数据流通不畅、数据质量不高和数据安全风险等问题仍然极大制约着人工智能的发展和应用。

    优化数据收集

    数据收集是事件链中的第一步,最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从本质上讲,考虑客户行为以及这对您的业务有何针对性,然后使用这些数据进行分析。存储和管理数据是数据分析中的重要一步。必须保持数据质量和分析效率。

    数据集成

    大多数企业都包含不同的自治部门,因此许多企业都拥有孤立的数据存储库或“孤岛”。这很具挑战性,因为来自一个部门的客户信息的变化不会转移到另一个部门,因此他们将根据不准确的源数据做出决策。

    为了解决这个问题,中央数据管理平台是必要的,集成了所有部门,从而确保了数据分析的准确性,因为任何变更都可以立即被所有部门访问。

    数据隔离

    即使数据干净,有组织和集成在那里,也可能是分析问题。在这种情况下,将数据分组成小组很有帮助,同时牢记分析正在努力实现的目标。这样,可以分析子组内的趋势,这可能更有意义并且具有更大的价值。在查看可能与整个数据集无关的高度特定的趋势和行为时尤其如此。数据质量对于大数据分析至关重要。