什么是大数据、人工智能请举例说明这些。新兴技术在经济金融.健康医疗邻领域+

1. 什么是大数据、人工智能请举例说明这些。新兴技术在经济金融.健康医疗邻领域+

您好，亲，很高兴为您解答。亲，大数据与人工智能大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。【摘要】
什么是大数据、人工智能请举例说明这些。新兴技术在经济金融.健康医疗邻领域+【提问】
您好，亲，很高兴为您解答。亲，大数据与人工智能大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨人。许多公司认为人工智能将给他们的公司数据带来革命。机器学习被认为是人工智能的高级版本，通过它，各种机器可以发送或接收数据，并通过分析数据学习新的概念。大数据帮助组织分析现有数据，并从中得出有意义的见解。【回答】
有几种人工智能技术可与大数据一起使用，以下是其中的几种：1. 异常检测对于任何数据集，可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。2. 贝叶斯定理贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析，这个定理是最有用的，它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。【回答】
3. 模式识别模式识别是一种机器学习技术，用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下，这些模式可以被识别出来，被称为监督学习。4. 图论图论建立在图形研究的基础上，图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点关系，可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。【回答】
大数据(Big Data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。【回答】
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。【回答】
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和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。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等;其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等;第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。【回答】

2. 大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域？

 
   如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。
    对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。
   
        颠覆医疗保健领域的大数据 
   在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。
   HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。
   报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。
   这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。
   Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。
     大数据和人工智能如何协作以改进决策 
   在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。
   将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。
      1.删除数据收集中的偏差 
   HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”
    2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突 
   必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。
   人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。
    3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响 
   在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？
   数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。
    4.理解潜在的因果关系 
   在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。
   这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。
   

3. 人工智能和大数据的发展数据分别是什么？

大数据作为一个全新互联网的产业，大数据仍然处于快速发展初期，在这个快速发展的领域，每时每刻都在产生新的事物。从整体发展角度评价，大数据行业的未来将呈现直线上升发展趋势。 数据是资源也是战略资源，大数据技术就是从数量庞大、结构复杂，快速获得有价值信息的能力，它已成为学术界、企业界甚至各国政府关注的热点。
一、大数据行业前景
作为中国官方重点扶持的战略性新兴产业，大数据产业已逐步从概念走向落地“大数据”和“虚拟化”两大热门领域得到了广泛关注和重视，90%企业都在实用大数据。
财政大数据包括：公安大数据。质检大数据。食品安全大数据.卫生大数据。共商大数据。民政大数据
企业大数据包括：企业大数据。财务大数据。中小企业大数据。
垂直行业大数据包括：大数据电视。大数据平台。金融大数据。税务大数据
二、大数据时长规模
2013年已达560亿元。 2014年已达1000亿元。2015年已达1350亿元。
三、大数据职位高，收入更客观。
你是否已经意识这是你人生中的一个重要转机？能不能抓住这个时代的机遇，就在于你对大数据信息的应用和获取。而如何成为大数据时代的弄潮儿，掌握当下最紧缺的软件技能是关键！谷歌、阿里巴巴、百度、京东都在急需掌握hopping技术的大数据人才！无论你精通大数据的哪一项类，都将在未来职场脱颖而出！

4. 人工智能在医疗健康领域带来了什么不一样

工作压力就会大大降低。医生工作的难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染.
健康领域与人工智能结合，最简单的联想自然是数据管理。收集、存储、同构并跟踪它的来源，这些着实会对现有的健康系统带来颠覆。
为医生提供基于数据支持的诊疗计划。通过对病历中结构化或非结构化的数据及报告进行整理，得以结合病人的资料及临床专业知识，制定出病人所适合的治疗计划。
系统能够基于用户以往的病史以及常识性的医学资料，根据用户与在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步的诊断结果和具体的应对措施。此外，系统还能提醒用户定时服药，并实时监测用户的身体状况。这样的解决方式能够将病人就诊的时间缩短数倍，还能节约用户去医院等待就诊的时间，实现医患资源的合理配置。

5. 生活大数据：中国发展人工智能，拥有三大优点，首先就是大数据

6. 人工智能在医疗健康领域带来了什么不一样

工作压力就会大大降低。医生工作的难度在于掌握特定患者的个人信息。重要的关键信息常常淹没于大量的数据当中，医生根本没有时间（可能要一年）在茫茫信息中筛选出他们想要的。利用大数据来创建特定的医疗方案、控制传染.
健康领域与人工智能结合，最简单的联想自然是数据管理。收集、存储、同构并跟踪它的来源，这些着实会对现有的健康系统带来颠覆。
为医生提供基于数据支持的诊疗计划。通过对病历中结构化或非结构化的数据及报告进行整理，得以结合病人的资料及临床专业知识，制定出病人所适合的治疗计划。
系统能够基于用户以往的病史以及常识性的医学资料，根据用户与在线人工智能系统对话时所列举的症状，给出初步的诊断结果和具体的应对措施。此外，系统还能提醒用户定时服药，并实时监测用户的身体状况。这样的解决方式能够将病人就诊的时间缩短数倍，还能节约用户去医院等待就诊的时间，实现医患资源的合理配置。

7. 大数据技术是不是人工智能研究的领域

大数据技术是人工智能研究的领域，大数据是人工智能的基石。

以下是大数据技术的相关介绍：
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
以上资料参考百度百科——大数据技术

8. 大数据可以给人工智能提供什么帮助

亲，大数据可以给人工智能提供什么帮助:大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。在过去，人工智能算法都是依赖于单机的存储和单机的算法，而在大数据时代，面对海量的数据，传统的单机存储和单机算法都已经无能为力，建立在集群技术之上的大数据技术（主要是分布式存储和分布式计算），可以为人工智能提供强大的存储能力和计算能力。【摘要】
大数据可以给人工智能提供什么帮助【提问】
亲，大数据可以给人工智能提供什么帮助:大数据技术为人工智能提供了强大的存储能力和计算能力。在过去，人工智能算法都是依赖于单机的存储和单机的算法，而在大数据时代，面对海量的数据，传统的单机存储和单机算法都已经无能为力，建立在集群技术之上的大数据技术（主要是分布式存储和分布式计算），可以为人工智能提供强大的存储能力和计算能力。【回答】
补充:大数据资源是重要战略资源。大数据能够提供丰富的战略资源，数据就代表了资源，大数据代表了资源的丰富，大数据思维就表明我们哪些是优势、哪些不足，能够找出自己的短板，能够找到前进的动力。【回答】