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大数据2018:4个值得兴奋和4个需要担心的理由

随着人们对大数据的预测和预期不断加速,企业数据团队发现自己正处于一个快速变革的领域,既受到各种可能性的鼓舞,又因为各种局限性受折磨。2018年,大数据将继续沿着这两条路线发展:提供更多提高了可访问性的选择,同时又让那些寻找所有复杂问题答案的企业感到沮丧。对于刚加入大数据热潮和已经充分涉足的企业,我们总结了:

四个值得兴奋的理由:

1、机器学习方法变得更容易获得

生产就绪的机器学习工具和模型的兴起,将成为2018年大数据能让人们兴奋起来的原因之一。机器学习模型可以准确地识别数据流中的特定模式。在已经被数据淹没的环境中,这种能力提供了高价值和独特的优势,整个业界也作出了相应的回应。

AI和大数据2017“成长的烦恼”

人工智能和大数据在2017年的发展遇到了以下10个成长的烦恼:

1.人工智能无IQ标准

人工智能领域发展最好的一个领域是无人驾驶,而究其原因不外乎其拥有了从L0到L5的全球通用标准。但是在其他领域,人工智能细分领域过多,标准化相对缺乏,语音识别做到什么境界算成功,图像识别怎样算最好无法定性,人类都有IQ值来评估是否聪明,可AI却没有。行业无标准让市场、厂商和用户都只能摸黑前行。

2.人工智能延伸边缘

人工智能的应用在过去是由中心计算支持的,但是由于应用需求的边缘化扩张,物联网将会是人工智能的下一个发展重地,而边缘计算在智能化领域开始成为主角。

3.AI嵌入超算和云计算

人工智能技术不仅在贴近用户层面的边缘化扩展,也在向更深层次的计算需求扩展。云计算和超算技术的发展正在带领人工智能进入一个前所未有的领域。作为人工智能三大因素之一,计算力的发展让人工智能能涉足的事情变多起来。

大数据分为大数据存储和大数据分析,属于两种截然不同的计算机技术领域,大数据存储用于大数据分析。大数据存储重点在于研发可以扩展至PB甚至EB级别的数据存储平台;大数据分析关注在最短时间内处理大量不同类型的数据集。目前无论是大数据存储还是大数据分析,都已经成为帮助企业主业务的关键应用。

在智能家居领域,例如家庭数字网络摄像头的云端存储,音视频设备背后的云端流媒体,家庭电量实施云端监测等等,都在大规模使用云存储和分析技术。

智能家居云存储方式

高度智能化的智能家居涉及数据量非常庞大,传统存储技术无法满足,所有云存储技术的逐渐发展与应用也为智能家居的发展迎来了广泛的关注。

下面举例其中一种云存储方式:

新一代的面向智能家居大数据云存储系统主要由逻辑控制模块、用户访问模块、存储模块、文件读/写模块和面向智能家居的大数据云存储模块。

逻辑控制模块是整个面向智能家居大数据云存储系统的核心,是逻辑处理的枢纽,各业务请求均在该模块中被处理。

用户访问模块是智能家居中的用户和云储存系统交互的纽带,利用该模块可以透明地为用户提供底层实现的各项功能。

大数据时代:十大最热门的大数据技术

随着大数据分析市场快速渗透到各行各业,哪些大数据技术是刚需?哪些技术有极大的潜在价值?根据弗雷斯特研究公司发布的指数,这里给出最热的十个大数据技术。

1、预测分析

预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。随着现在硬件和软件解决方案的成熟,许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型,并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险;当前最流行的预测分析工具当属IBM公司的SPSS,SPSS这个软件大家都已经很熟悉了,它集数据录入、整理、分析功能于一身。用户可以根据实际需要和计算机的功能选择模块,SPSS的分析结果清晰、直观、易学易用,而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件,现已推广到多种各种操作系统的计算机上。

2、NoSQL数据库

物联网学习干货:全面解析工业4.0和云计算、大数据

数据驱动下的制造业,工业4.0是一个社会变革维度的概念,产生链将以数据为维度进行重新划分,大数据和云计算技术对制造业的影响越来越重。

【工业4.0】

工业4.0是在现代智能机器人、传感器、数据存储和计算能力实现突破的条件下,通过工业互联网将供应链、生产过程和仓储物流智能连接,从而实现智能生产的“四化”:供应和仓储成本较小化,生产过程自动化,需求相应速度较大化和产品个性化。

在4.0时代,不仅制造环节的人工将得到节省(机器人为主体的自动化生产连线),前端供应链管理、生产计划(互联网接入,实施管理订单)、后端仓储物流管理(WMS+自动化立体仓库)都将实现无人化以及较低的渠道库存和物流成本。

对大数据和人工智能的冷思考

大数据和人工智能是今年最热门的话题,在司法领域更是如火如荼,司法在大数据时代的范式革命已经到来。但利之所在弊亦随之,如果对大数据和人工智能的风险缺乏充分认识,不能在热情之余做一番冷思考,则可能会产生许多难以预料的后果。

首先,是大数据和人工智能的安全性问题。该问题虽属老生常谈,但在互联网犯罪模式从攻击计算机和网络本身转向彻底的虚拟犯罪的时代背景下,可能历久弥新。当前,在互联网犯罪中,已经大量出现了犯罪人接受他人委托,侵入政府部门与企事业单位的计算机系统修改数据以及拦截修改计算机信息数据的案例。因此,笔者认为没有理由认为司法大数据能独善其身。毕竟,在互联网犯罪海洋中,没有哪个地方是绝对的安全岛。

其次,是大数据和人工智能的可靠性问题。围绕美国威斯康辛州法院采用的COMPAS量刑程序的争议和诉讼就是一例。有研究者认为,COMPAS倾向于高估某些特定人群的再犯可能性,而这很可能反映了设计者所固有的偏见。如果数据分析本身就受偏见的左右,那么以此为基础的人工智能所作出的决定还能可靠吗?更令人担忧的是,有相当一部分人工智能系统依靠的是机器学习算法。这种算法几乎就是“黑盒子”,因为算法的开发者也难以解释算法的真正运行机制和可能造成的后果。法律乃善良公正之术。当司法拥抱科技时,如果人类将公平正义的决定权交给算法,那么就会面临正义与科技谁会笑到最后的难题。

物联网、云计算、大数据、人工智能怎么区分,又有何关系?

近几年物联网发展越来越快,物联网这个词离我们越来越近,可是物联网到底是什么,它和云计算、大数据、人工智能又有什么关系呢?今天我们就一起来探讨一下。

一、物联网

1、什么是物联网?

物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络,简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及的信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

2、物联网的关键技术

传感器技术:这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道,到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

大数据新时代:物联网让生活更加智慧

物联网(IoT,Internet of Things)这一概念最早在1999年提出。美国麻省理工学院建立的“自动识别中心(Auto-ID)”,首次提出“万物皆可通过网络互联”,并阐明物联网的基本含义。早期的物联网仅是依托射频识别(RFID)技术实现物物相连的网络。随着技术和应用的发展,物联网的内涵已发生了较大变化。

物联网将彻底打通虚拟世界与现实世界之间的壁垒

现如今,物联网指的是通过二维码识读设备、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备,按约定协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

需要指出的是,物联网并非单独建立一张网络,而是在现有网络基础上的拓展和延伸。就像互联网和移动互联网通过PC、平板电脑、智能手机已经实现人与人之间的互联一样,未来将能实现一切硬件的互联。因此,简单地说,物联网是在原有网络基础上,对任何客观物体网络化和智能化的过程。

如果说第一代互联网技术实现的是计算机之间的互联并成功搭建了虚拟网上世界,第二代互联网技术是通过移动互联网实现了人与人之间的互联,那么未来的互联网技术要实现的是所有物品的互联,彻底打通虚拟世界与现实世界之间的壁垒。

人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点

人工智能是近年来科技发展的重要方向,在大数据时代,对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中,有哪些特别需要注意的要点?

人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。

在我们新近翻译的《智能Web算法》(第2版)中,对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括,提炼出12个注意点,为行业开发实践提供了重要参考:

注意点1:你的数据未必可靠

在实际应用中,有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此,当你将数据用于解决问题前,必须经常留心来检查数据是否值得信赖。如果基于糟糕的数据来挖掘,无论多么聪明的人也永远只会获得糟糕的结果。下面列举了一些常见的可导致数据可靠性问题的因素:

用于开发的数据,往往和实际情况下的数据分布不同。例如也许你想把用户按照身高划分为“高”、“中等”、“矮”三档,但如果系统开发时使用的数据集里最低用户的身高是6英尺(184cm),那么很有可能你开发出来的系统里会把一个“仅有6英尺”的用户称为“矮”用户

量子计算机将如何改变AI/机器学习/大数据?更快更强

据福布斯杂志报道,我们每天能产生2.5EB(约合10亿GB)数据,这相当于25万个美国国会图书馆或500万台笔记本电脑记录的内容。我们有32亿个全球互联网用户,他们每分钟在Pinterest上发布9722个Pin,在Twitter发布347222条消息,在Facebook上留下420万个“点赞”,我们还通过拍照和视频、保存文件、打开账户等行为产生其他大量数据。

我们正处于传统计算机数据处理能力的极限,而数据却依然在不断增长。虽然摩尔定律(Moore’s Law)预测集成电路上的晶体管数量每隔两年就会翻一番,但自1965年这个术语出现以来,事实证明它具有很强的弹性。随着技术的进步,这些晶体管现在的体积越来越小。正因为如此,业界领导者们展开了激烈竞争,看谁能首先要推出一款比现有计算机更强大的量子计算机,来处理我们每天产生的所有数据,并解决日益复杂的问题。

量子计算机能快速解决复杂问题

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