随着物联网的崛起将带来数据膨胀,依赖人工智能、机器学习的系统设备间通信的过程将实现自动化(自动驾驶、医疗诊 断和治疗等),而AI,IoT,ML,DL之间的界限将变得越来越模糊,数据科学和机器学习将变得更为主流
任何数据都能成为大数据,数据的全面性是大数据的特点,“大数据是大量、高速、或多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准,是人工智能AI的一个相关领域。”
从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息是大数据存在的价值,而机器学习将是大数据的基石。
大科学、物联网、天文环境气象、交通运输、基因生物学、社会学、云计算、军事、社交、医疗卫生、电子商务等都,人工智能。
具有一定逻辑分析能力的人
自律性强的人
对数据感兴趣的人
编程语言核心开发
高性能大数据计算引擎
大数据采集系统
大数据分布式计算系统
机器学习和系统架构
全文索引引擎
数据可视化
实时计算系统