⑴ 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系
云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器,交换机,存储设备,放在你的机房里面,你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来,最好能达到当别人向你请求分配资源的时候(例如1核1G内存,10G硬盘,1M带宽的机器),能够达到想什么时候要就能什么时候要,想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性,俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面,想什么时候要就什么时候要,这叫做时间灵活性,想要多少就要多少,这叫做空间灵活性。
这个神经元有输入,有输出,输入和输出之间通过一个公式来表示,输入根据重要程度不同(权重),影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起,n这个数字可以很大很大,所有的神经元可以分成很多列,每一列很多个排列起来,每个神经元的对于输入的权重可以都不相同,从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候,希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子,输入一个写着2的图片,输出的列表里面第二个数字最大,其实从机器来讲,它既不知道输入的这个图片写的是2,也不知道输出的这一系列数字的意义,没关系,人知道意义就可以了。正如对于神经元来说,他们既不知道视网膜看到的是美女,也不知道瞳孔放大是为了看的清楚,反正看到美女,瞳孔放大了,就可以了。
对于任何一张神经网络,谁也不敢保证输入是2,输出一定是第二个数字最大,要保证这个结果,需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是,输入大量的图片,如果结果不是想要的结果,则进行调整。如何调整呢,就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调,由于神经元和权重实在是太多了,所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果,而是向着结果微微的进步,最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的,需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女,瞳孔一开始没有放大到能看清楚,于是美女跟别人跑了,下次学习的结果是瞳孔放大一点点,而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理,但是的确能做到,就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的,假设某个人给你某种复杂奇特的函数,f(x):
不管这个函数是什么样的,总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x,其值f(x)(或者某个能够准确的近似)是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律,也意味着这个规律无论多么奇妙,多么不能理解,都是能通过大量的神经元,通过大量权重的调整,表示出来的。
这让我想到了经济学,于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会,每个神经元对于社会的输入,都有权重的调整,做出相应的输出,比如工资涨了,菜价也涨了,股票跌了,我应该怎么办,怎么花自己的钱。这里面没有规律么?肯定有,但是具体什么规律呢?却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济,整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来,而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁,产多少馒头,往往距离人民生活的真正需求有较大的差距,就算整个计划书写个几百页,也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了,每年统计局都会统计整个社会的就业率,通胀率,GDP等等指标,这些指标往往代表着很多的内在规律,虽然不能够精确表达,但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙,比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌,股票长期来看是涨还是跌,如果经济总体上扬,房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据,无法总结出股票,物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达,每个人对于从社会中的输入,进行各自的调整,并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线,正是每个独立的个体各自不断交易的结果,没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策,当某些因素经过多次训练,也会形成宏观上的统计性的规律,这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行,最后房价都会上涨,多次训练后,人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点,每个节点包含非常多的参数,整个参数量实在是太大了,需要的计算量实在太大,但是没有关系啊,我们有大数据平台,可以汇聚多台机器的力量一起来计算,才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术,应用于反垃圾工作中,从网易1997年推出邮箱产品开始,我们的反垃圾技术就在不停的进化升级,并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中,包括影音娱乐,游戏,社交,电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说,反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验,一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程,大致上我们可以把他分为三个关键阶段,也基本对应着人工智能发展的三个时期:
第一阶段主要是依赖关键词,黑白名单和各种过滤器技术,来做一些内容的侦测和拦截,这也是最基础的阶段,受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展,第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时,基于计算机行业里有一些更新的算法,比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法),一些肤色的识别,纹理的识别等等,这些比较优秀成熟的论文出来,我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造,达到更优的反垃圾效果。
最后,随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进,反垃圾技术进化到第三个阶段:大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析,对用户做画像,评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户,增加用户体验更好的人机识别手段,以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术,更准确识别是否是色情图片,广告图片以及一些违禁品图片等等。
⑵ 请问云计算上市公司龙头股有哪些
一则“请问云计算上市公司龙头股有哪些?“的问题,是受到了高度的关注,我来说下我的了解。下面说说详细情况。
2017年11月6日消息,周鸿祎公布了360公司的未来业务发展计划,一是进一步提升三六零的研发能力。建设网络空间安全研发中心,升级及拓展系统安全、网络安全、IOT(万物互联)安全的研发,并且紧跟当前云计算、人工智能、大数据及工业互联网的发展趋势,提升三六零在安全方面的自主创新能力和研发实力;
二是拓展360公司在安全业务涉及的领域。通过创新技术能力建设,在人工智能、操作系统、云服务平台建立面向未来的研发平台等;
三是建立智能搜索、信息流及商业化服务平台。
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⑶ 如何理解云计算,大数据,物联网,人工智能之间的关系
嵌入式与物联网之间的关系
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统,嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。
人工智能
人工智能英文缩写为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。人工智能是计算机科学的一个分枝,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟,人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论:物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理,然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
恭喜你阅读完了本文,相信你已经了解了嵌入式、物联网、云计算、大数据、人工智能之间的关系,也相信了解他们之间的关系可以拓宽你学习的思路与方法,让你从广度上更好地理解你的工作内容,也知道应该从哪里入手拉开自己与别人之间的差距,如果你还有更多关于嵌入式与物联网的问题,欢迎来达内嵌入式培训机构进行咨询。如果你想通过嵌入式培训进行拓展,欢迎你来达内嵌入式培训班先进行试听体验!
⑷ 云计算,大数据,人工智能三者有何关系
云计算、大数据、人工智能是相辅相成的,三者缺少了谁都不行。
云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。
人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识(数据),不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。
(4)人工智能股票云计算扩展阅读
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。
⑸ 具有大数据 云计算 it和人工智能四大题材于一的有哪些股
大数据是指采集很多数据,进行分析,找出一些规律。
云计算,简单说就是对数据进行分析的处理过程,比如CPU的计算能力。
人工智能就高深了,简单说就是把机器人做来能像人一样的思考,有自己的独特思维。
⑹ 云计算大数据龙头股票有哪些
2022年云计算概念股龙头股票一览:
1.高伟达(300465):利用大数据征信、云计算等技术,实现线下到线上的客户迁移,构建“互联网金融生态圈。
2.润和软件(300339):公司智能终端信息化业务全面向智能物联网方向进行数字化战略升级,并逐步构建起了系统级芯片、边缘计算、云计算、大数据等全栈式智能物联网能力链;该业务已经初步具备了从芯片到应用的软硬件一体化的综合智能物联网方案与综合服务能力,具有完整的预研-设计-开发-测试的技术及实施体系,以“一站式的交付模式”帮助客户快速研发产品、提高用户体验。
3.赛意信息(300687):公司设立产业基金旨在增强公司在云计算、大数据、人工智能领域的核心竞争力,此外公司与华为云开展紧密合作,更好地服务企业级客户。
4.吉视传媒(601929):以互联网、云计算、大数据等现代信息技术为手段,并积极向社会信息化领域拓展和转型,改变了公司依靠单一业务、传统业务及同质类产品的线性增长模式,不断增强了公司核心竞争力与盈利模式。
5.ST大唐(600198):云计算龙头。大唐电信拥有信息通信相关自主知识产权、安全技术、芯片设计、软件平台、集成应用和一站式解决方案的产业优势,同时在可信识别芯片、汽车电子芯片、智能终端芯片、物联网连接性芯片、信息安全与服务、智能终端整体解决方案、基于云计算/大数据技术的物联网和移动互联网应用核心平台、智慧城市、行业信息化等领域具有丰富的技术积累和竞争优势。
6.三六零(601360):云计算龙头。除此之外,360公司利用大数据、云计算及人工智能技术,通过技术创新、产品创新,打造了包括360手机、360儿童智能手表、360智能摄像机、360行车记录仪及360安全路由器等一系列智能硬件产品,致力于通过智能手机、智能穿戴、智能家居及车联网等智能产品为用户解决信息安全、出行安全、家居安全等网络安全问题。
7.TCL科技(000100):云计算龙头。TCL集团拟与思科成立一家商用云服务平台公司,在云计算、下一代视频通讯和交互技术进行合作。
8.华软科技:公司依托“简融”平台,运用云计算、大数据、人工智能等新技术,为金融机构提供新一代解决方案,支持银行等金融机构提升获客能力、经营模式转型、IT架构转型和技术开发能力,赋能金融机构的数字化转型创新。2020年公司营业总收入27.39亿,同比增长3.96%;毛利润为2.097亿,净利润为1278万元。
⑺ 如何理解云计算,大数据和人工智能三者间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲,三者是有着紧密联系的,互相联系,互相依托的,脱离了谁都不能更好的发展,让我们具体来看一下!
一、大数据
大数据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。
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)。
数据每天都在产生,各行各业都有,数据量也是相当之大,但如何整合数据,清洗数据,然后实现数据价值,这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合,应用到应用场景,大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
说白了,云计算计算的是什么?云存储存储的是什么?还是大数据!所以离开大数据谈云计算,离开云计算谈大数据,这都是不科学的。
三、人工智能
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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR,沉浸式体验,就是依赖与大数据与云计算,让用户能够由更加真切的体验,并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人,传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作,而人工智能则包含了机器学习,从被动到主动,从模式化实行指令,到自主判断根据情况实行不同的指令,这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热,但是也就是近两年才开始慢慢落地,依赖于云计算的发展,以及人们对人工智能的预期。
⑻ 现在学云计算对比人工智能那个更轻松一些,前景更好一些
云计算更轻松,但是更轻松的前景不一定更好,前景更好的肯定是更难的
人工智能前景肯定更好,但是难度比较大,如果数学基础不好的话,就只能调个包,调个参,虽然说也能找到不错的工作,但是发展上限很矮
云计算就必须去一些大一点的公司