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大數據(Big Data)與AI的依存關係

8/16/2021

大數據(Big Data)與AI的依存關係 - LIVELY IMPACT
​AI與Big Data是兩個最熱門的科技語彙。您有沒有好奇過:為甚麼人們講AI時總會提到Big Data,而講Big Data時總會提到AI?事實上,AI及Big Data是兩個截然不同的概念,但它們卻存在密不可分的依存關係...
為什麼AI為甚麼需要Big Data?
AI的能力取決於它自身的演算法及它所接收的數據。演算法控制AI處理數據的方式,繼而奠定了AI對於數據的思考及判斷模式。與人類一樣,AI在系統建立初期是一片白紙,並未具備任何知識。在這個階段,工程師會向AI系統輸入大量數據,以訓練系統建立知識。當AI收到數據後,它會利用演算法去處理每則數據。演算後的結果會成為AI的知識。訓練完畢後,AI系統會被正式放入使用場景內。此時,AI會被要求利用自身的知識去處理更多不同類型的數據。在這個階段,人們會判斷AI處理數據的準確性,而AI的準確性很大程度上受限於AI所接觸的數據量。人類的熟能生巧理論同樣適用在AI上,當一個AI處理的數據愈多,它的準確度便愈高。隨着準確度的提升,AI能夠在缺少人類干涉的情況下妥善地運作,AI也就能被稱為強大了。

Big Data為甚麼需要AI?
在這個時代,數據變得垂手可得。人們渴望在大量的數據中掘出有用的資料,數據分析因此成為了企業們爭相爭奪的技術。然而,這巨量且多樣的數據造成了處理上的困難,AI的運用成為了唯一的解決方法。

1. 數據分析
在現時的數據分析方式上,AI擔任一個核心的角色。數據分析項目往往涉及多種數據集,人力或是一般的程式皆無法有效率地對這些數據進行分析。為了改善效率及加深分析的深度,人們利用了AI的學習能力去找出大量數據之間的規律及關係,使人們能夠從數據中得出有用的資訊,包括對未來的預測。

2. 數據管理
不僅是數據分析,在數據管理上,人們同樣依賴AI的輔助。數據管理是數據分析前的必要步驟,在發掘數據的價值前,人們需要先整理五花八門的數據。在數據分析上,只有少數的數據能夠被直接使用,大部分的數據都需要被清理、篩選及規格化,這是一個耗時的工序。人們於是訓練AI以自動化清理數據的過程,從而改善效率。

結語
看到這裏,您明白AI和Big Data經常同時出現的原因了嗎?隨着技術的改進及人們需求的變化,人們漸漸混合不同科技概念去解決各種問題。技術的混合成就了技術的進步,甚至造成了技術之間的依賴關係,令不少不熟悉科技的人把這些概念搞混。事實上,這些科技概念並不可怕,只需要少許時間,任何人都可以弄清這些概念。為什麼AI 和 Big Data 經常走在一起?!
#bigdata #artificialintelligence
再好的行銷策略, 欠缺數據洞察, 都稱不上成功 - LIVELY IMPACT
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