人工智能，是处理大数据最理想和最有效的方法。我们的世界一直沉浸在大数据中，你能想到的任何话题，无论在线还是离线，都有大量的数据，如我们的日常活动、对无生命事物的偏好、属性、用途等等。下面，我们就来看看人工智能是如何在大数据处理中应用的?
人工智能如何在大数据处理中应用
与人类和动物表现出来的自然智能相比，人工智能是机器表现出来的智能水平。因此，它有时被称为机器智能。一旦机器建立起来，它就能有效地感知其环境并采取一些行动，从而更好地实现成功实现既定目标的机会。
机器学习的根本在于用机器能够理解的编程语言编写代码或命令。这些代码有助于奠定机器思维能力的基础，以便机器可以被编程来执行代码中定义的某些功能。这些机器还被编程为使用它们的基本代码来生成相关代码的连续序列，以便在增加工作量时提高它们思考、学习和解决问题的能力。
就像起重机是被设计用来举起人类无法举起的重物的机器一样，一些机器也被编程来进一步思考和解决人类大脑和一些软件的麻烦的分析问题。这种有助于思考和分析的机器可以追溯到算盘时代。技术已经发展到一个程度，一台机器可以使用的信息/数据的数量几乎没有限制。这就引出了大数据的话题。
顾名思义，大数据只是一组庞大、广泛、复杂或海量的特定信息，可以被计算机/机器理解和存储。从专业角度讲，大数据是一个研究各种数据集的领域，这些数据集非常复杂，传统的数据处理系统无法处理。需要设计如此大量的数据来扩展其提取和分析功能。
人工智能是处理大数据的理想和最有效的方法。正确使用这些巨大的数据储备可以为数据集所属的行业提供有价值的见解和业务分析。因此，人们已经编写了人工智能算法来从大量复杂的数据中获益。
如何应用人工智能和大数据?
解决上面这些术语的含义，接下来我们将在人工智能文章的这一部分进行回顾，回顾应用程序如何受益于人工智能算法和大数据分析之间的协同作用，例如：
自然语言处理，其中记录了数百万人类语言的样本，并将其与相应的计算机编程语言翻译联系起来。因此，计算机被编程用来帮助组织分析和处理大量的人类语言数据。
帮助农业组织和企业扩大其监测能力。人工智能可以帮助农民在整个生长阶段计算和监控他们的农产品，直到成熟。人工智能可以在薄弱环节或缺陷扩散到这片广袤土地的其他区域之前很久就发现它们。在这种情况下，人工智能使用卫星系统或无人机来查看和提取数据。银行和证券被用来监控金融市场活动。例如，美国证券交易委员会(SEC)正在使用网络分析和自然语言处理来挫败金融市场中的非法交易活动。获取高频交易的交易数据分析，进行决策交易、风险分析和预测分析。它们还用于欺诈预警、卡欺诈检测、审计记录存档和分析、公司信用报告、客户数据转换等。
通信、媒体和娱乐。人工智能功能可以用来收集、分析和利用消费者的意见。利用移动和社交媒体内容。了解如何使用实时媒体内容。该行业的公司可以同时分析其客户数据和客户行为数据，以创建详细的客户档案，这些档案将用于为不同的目标受众创建内容、推荐内容和衡量内容性能。
医疗保健提供者受益于大量的健康数据，而人工智能简化了处方和健康分析。医院正在使用数百万部手机和传感器收集的数据，允许医生使用循证医学。此外，它可以更快地识别和跟踪慢性病的传播。
在教育领域，人工智能和大数据分析出于各种目的而同步，例如跟踪和分析学生登录学校系统的时间、在系统不同页面上花费的时间以及学生随时间的总体进度。这对于衡量教师的有效性也非常有用。因此，根据学生人数、各种课程、学生愿望、学生人口统计数据、行为模式和许多其他数据，对教师的表现进行分析和衡量。
在制造业中，库存管理、生产管理、供应链分析和客户满意度技术是无缝的。因此，提高了产品质量，保证了能效，提高了可靠性水平，增加了利润率。
在自然资源领域，人工智能和大数据之间的协同作用使得预测建模成为可能。它可以快速方便地分析大规模图形数据、地理空间数据、时间数据、地震解释和储层特征。
世界各国政府都将人工智能用于各种应用，如公共面部识别、交通管理中的车辆识别、人口统计、金融分类、能源勘探、环境保护、基础设施管理、犯罪调查等。
人工智能用于大数据的其他领域包括保险、零售和批发贸易、运输、能源和公用事业。
综上所述，在大数据分析中使用人工智能的巨大投资对每个人都有好处。而数据集将继续增长，因此应用程序和投资水平将随着时间的推移不断提高。与往常一样，人类干预将继续发挥作用，尽管预计这种相关性将随着时间的推移而继续下降。
