人工智能(AI)已經(jīng)存在幾十年了宏榕。然而拓诸，最近隨著“大數(shù)據(jù)”的出現(xiàn)，它得到了越來越多的關(guān)注麻昼。 維基百科對人工智能的釋義如下 :在計(jì)算機(jī)科學(xué)中奠支，人工智能研究的領(lǐng)域?qū)⒆约憾x為“智能代理AI和大數(shù)據(jù)結(jié)合”的研究：任何設(shè)備都能感知到它的環(huán)境，并采取一些行為放大其在一些目標(biāo)上獲得成功的機(jī)會(huì)抚芦。
而將大數(shù)據(jù)描述如下:“大數(shù)據(jù)是如此的龐大或者復(fù)雜倍谜，以至于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理它們〔媛眨”
計(jì)算機(jī)已經(jīng)變得如此強(qiáng)大尔崔，以至于我們現(xiàn)在有能力在每秒存儲數(shù)百萬條的數(shù)據(jù)記錄。不幸的是褥民，分析數(shù)據(jù)的能力可能是一個(gè)瓶頸季春，繼續(xù)使用傳統(tǒng)的方法 并不可取。
人工智能和大數(shù)據(jù)：完美結(jié)合
那么消返，大數(shù)據(jù)為什么會(huì)引起對人工智能的關(guān)注呢?答案很簡單载弄，人工智能可以用傳統(tǒng)人類無法處理的方式來處理 大數(shù)據(jù)集 耘拇。
以銀行應(yīng)用程序?yàn)槔Ｔ搼?yīng)用程序每秒鐘的數(shù)據(jù)流以百萬級來記錄宇攻，我們希望它在異潮古眩活動(dòng)發(fā)生時(shí)發(fā)出警報(bào)，例如欺詐或者盜竊 等行為 逞刷。遇到這種情況嘉涌，人們也許不太可能完整地去處理和分析這一數(shù)據(jù)量，而是選擇一個(gè)小片段亲桥，一秒一秒的處理洛心。即使有數(shù)以百計(jì)的人在分析欺詐可能性的情況下固耘，如此大量的數(shù)據(jù)也會(huì)降低決策能力题篷。
那么對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)呢?問題是，它們僅僅是算法厅目，必然會(huì)束縛那些相同的邏輯番枚。當(dāng)尋找異常的時(shí)候，靈活性是必需的损敷，但傳統(tǒng)的方法并不擅長 葫笼。
現(xiàn)在我們進(jìn)入人工智能。這些系統(tǒng)運(yùn)行起來具有模糊性拗馒。他們預(yù)測路星，會(huì)考慮一條路徑，但是如果新數(shù)據(jù)否定了一個(gè)推理思路诱桂，那么就可以放棄它了洋丐，然后開始尋找一個(gè)新的方向。由于在給人工智能系統(tǒng)提供更多數(shù)據(jù)時(shí)它會(huì)變得更聰明挥等，因此這非常適合于識別隨時(shí)間變化的異常友绝。
現(xiàn)在讓我們來看看一些大數(shù)據(jù)應(yīng)用的人工智能技術(shù)。
應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的人工智能技術(shù)
外推
外推是在原始觀測范圍之外肝劲，根據(jù)變量與其它變量的關(guān)系來評估變量的值的過程迁客。我們假設(shè)一些數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出一種趨勢 ， 公司高管想知道：如果這種趨勢持續(xù)下去辞槐，三個(gè)月后公司將會(huì)發(fā)展到什么情況?外推法 可以做到 掷漱。請記住，并非所有的趨勢都是線性的榄檬。線性趨勢很簡單;一個(gè)簡單的直線圖就足夠了卜范。非線性的趨勢 需要 更多地參與，這就是外推函數(shù)有用處的地方丙号。這些算法是基于多項(xiàng)式先朦、圓錐曲線或曲線方程的缰冤。
異常檢測
異常檢測也被稱為異常值檢測。它包括標(biāo)識不符合預(yù)期模式的識別數(shù)據(jù)項(xiàng)喳魏、事件或觀測棉浸，或數(shù)據(jù)集中的其它項(xiàng)。異常檢測可以識別諸如銀行欺詐(先前提到的AI的應(yīng)用)之類的事件刺彩。它也適用于幾個(gè)其它領(lǐng)域迷郑，包括(但不限于)：故障檢測 、 系統(tǒng)健康監(jiān)測 创倔、 傳感器網(wǎng)絡(luò)和生態(tài)系統(tǒng)干擾嗡害。
貝葉斯原理
在概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)之中，貝葉斯原理描述了一個(gè)事件的概率畦攘，它是基于與事件相關(guān)的條件前驗(yàn)知識霸妹。這是基于先前事件來預(yù)測未來的一種方式。假設(shè)一個(gè)公司希望知道哪些客戶有流失的風(fēng)險(xiǎn)知押。使用貝葉斯方法叹螟，可以收集滿意度不足的客戶的歷史數(shù)據(jù)，并用于預(yù)測以后有可能流失的客戶台盯。這是一個(gè)非常適合應(yīng)用大數(shù)據(jù)的例子罢绽，因?yàn)楦嗟臍v史數(shù)據(jù)被饋送到貝葉斯算法里，其預(yù)測結(jié)果變得更準(zhǔn)確静盅。
自動(dòng)化計(jì)算密集型人類行為
在某些情況下良价，人類有可能分析大量的數(shù)據(jù)，但隨著時(shí)間的推移蒿叠， 這很繁瑣明垢，就需要人工智能來幫忙 ≌恍椋基于規(guī)則的系統(tǒng)可以用來從人類這里提取袖外、存儲和操縱知識，以便以有用的方式來解釋數(shù)據(jù)魂务。在實(shí)踐中曼验，規(guī)則是從人類經(jīng)驗(yàn)中產(chǎn)生出來的，并表示為一組“如果-那么”的語句粘姜，它們使用一組斷言鬓照，在這些斷言上面創(chuàng)建如何對其采取行動(dòng)的規(guī)則」陆簦基于規(guī)則的系統(tǒng)可以用來創(chuàng)建軟件來代替人類專家提供問題的答案豺裆。這些系統(tǒng)也可以稱為專家系統(tǒng)。考慮一個(gè)公司臭猜，它有一個(gè)能為特定目標(biāo)分析數(shù)據(jù)的人類專家躺酒，但是，這項(xiàng)任務(wù)比較單調(diào)乏味蔑歌「Γ基于規(guī)則的系統(tǒng)可以捕獲和自動(dòng)操作這種專門技能。
圖形原理
在數(shù)學(xué)中次屠，圖形原理是用來模擬對象之間成對關(guān)系的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)的研究园匹。在此上下文中的圖形由頂點(diǎn)、節(jié)點(diǎn)或由邊劫灶、圓弧和線段連接的點(diǎn)組成裸违，并且可以相當(dāng)復(fù)雜和龐大。利用圖形原理本昏，可以很容易地了解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系供汛。例如，考慮一個(gè)復(fù)雜的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)凛俱。圖形原理可以提供一些見解紊馏，以了解網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸如何導(dǎo)致其它問題以及某一特殊瓶頸的根本原因料饥。
模式識別
顧名思義蒲犬，模式識別用于檢測數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種形式岸啡。模式識別系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的過程被稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)原叮。它們還可以被用來發(fā)現(xiàn)以前未知的數(shù)據(jù)模式，這個(gè)過程稱為無監(jiān)督學(xué)習(xí)巡蘸。與基于單個(gè)數(shù)據(jù)類型的潛在異常的異常檢測方法不同奋隶，模式識別可以發(fā)現(xiàn)以前在多個(gè)數(shù)據(jù)片中未知的模式，并考慮數(shù)據(jù)之間的模式(或關(guān)系)悦荒。一個(gè)公司(包括任何行業(yè))可能都有興趣知道什么時(shí)候發(fā)生了不尋常的事情唯欣，比如如果消費(fèi)者突然開始購買一種與另一種一起購買的商品。這種模式可能是一個(gè)企業(yè)所感興趣的搬味。
總之境氢，人工智能是一種在大數(shù)據(jù)世界中指引方向和收集規(guī)律的方法。
職品匯碰纬，國內(nèi)領(lǐng)先的職場大數(shù)據(jù)征信服務(wù)提供商萍聊。
職品匯產(chǎn)品體系
職品匯背景調(diào)查操作流程
職品匯的愿景是“讓天下沒有欺騙”。通過完善職場各方的數(shù)據(jù)悦析，建立我國9.2億從業(yè)者的職場信用體系寿桨，徹底解決職場誠信問題。
