大数据与人工智能的关系

什么是大数据？

随着时代的发展，我们在日常生活中产生的数据也越来越多，比如日常上网浏览，全国一天就能达到几十亿的数据量，而且这仅仅只是网页浏览产生的数据量，各行各业所有的数据量加起来可想而知。所以一台计算机已经不能满足我们的存储需求,那么针对于海量数据存储不下的问题，谷歌提出了三篇论文

总体来说，大数据解决了大数据怎么存储以及怎么计算的问题.针对于这个问题，hadoop也就出现了，hadoop作为大数据离线分布式处理框架,在这里简单介绍下hadoop:

hadoop四大核心组件:

HDFS(离线分布式处理框架):解决了大数据如何存储的问题

Mapreduce:解决了大数据如何计算的问题

Yarn：资源调度器

common:公共类库

当然随后出现的Spark，Strom,flink也都是大数数分布式处理框架，总体分为批处理和流处理.也就是我们所说的离线处理和实时处理.

2.什么是人工智能？

a.学术界将人工智能分为传统人工智能方法和现代人工智能方法。传统人工智能方法就是模拟人类的思考方式，让机器人按照人类的思路去做事。很久以前的科学家在这方面研究了很长时间，直到20世纪中期研究停止.

b.现代人工智能方法是采用数据驱动和超级计算的方法去实现，这种方法是可行的。通过对信息源的信息采集到本端，本端对信息进行解码，然后运用统计学来不断完善大数据训练模型，这也是机器学习的过程。

也就是说我们的人工智能需要大量的数据以及超强的计算能力作为我们机器学习的基础，所以说大数据也是人工智能的基础。

3.人工智能的分支

a.基于规则的人工智能（预先规定好语法，按照规定好的语法录入规则,基于这种规则进行智能分析是不灵活的）

b.无规则的人工智能（通过海量数据分析得到结果，用结果预测）

c,神经网络深度学习

4.具体的流程是什么？

首先采集海量有价值数据，用这些数据作为依托，进行海量数据分析，得到的结果都给保留起来寻找规律，然后把规律变成模型。以后在遇到相似的问题，即可进行预测的动作，准备率相当高。其实跟我们人学习知识是一样的，相同类型的考试试题不管怎么出，我们只要掌握思路是不是就可以得到正确答案.