大數(shù)據(jù)分析與人工智能
大數(shù)據(jù)不是一個單一的現(xiàn)象,在過去5~10年,借著越來越強大的計算能力,加上知識挖掘等算法上的突飛猛進,我們可以構建更大的模型。下面是學習啦小編為你整理的大數(shù)據(jù)分析與人工,供大家閱覽!
大數(shù)據(jù)與人工智能
我們都知道,其實很多的人工智能、機器智能,或者驅動一個數(shù)字世界的自動化,都需要模型。在過去的很長一段時間內,這些模型因為數(shù)據(jù)的不足,通常只能做一些小的模型或者淺的模型,但特別在過去的兩三年里,在機器學習領域有了突飛猛進的發(fā)展,可以構建更大、更深度的模型。
另外是知識挖掘,知識挖掘是怎樣在互聯(lián)網(wǎng)上大規(guī)模進行的?在這些結構化、半結構化的數(shù)據(jù)中構建人類最完整的知識表達,一旦我們掌握了這樣的表達,我們就可以對很多的數(shù)據(jù)做更深度的理解。
軟件產(chǎn)業(yè)新時代
微軟為什么看重大數(shù)據(jù)?微軟是從一家軟件企業(yè)開始的,在30年前,微軟就知道軟件會改變全世界,軟件幾乎可以做所有的事情。但今天,軟件的時代已經(jīng)不一樣了。過去是程序員寫,接下來的軟件是靠數(shù)據(jù),靠機器學習,自動寫出軟件。這意味著什么?當你擁有更大的數(shù)據(jù)的時候,軟件就更強大,軟件的性能就更好。大數(shù)據(jù)加上機器學習,這代表了軟件產(chǎn)業(yè)一個新時代來臨:不再是人寫軟件,是數(shù)據(jù)加算法,在數(shù)字化之后,以計算機驅動,用光速來推進我們人類社會的方方面面。因為都是靠數(shù)據(jù)和算法,我們能夠產(chǎn)生一個非常大的一個信息量,所以我們看重下一代所有的應用和服務。
今天,為什么各個大公司都在不斷地在人才、技術方面大量投入?就是因為我們已經(jīng)在過去的幾年不斷地對這些數(shù)據(jù)進行加工,我們已經(jīng)越來越接近從數(shù)據(jù)到信息,到知識到科技。
語音識別過去十幾年一直沒有突破,但就在這兩年實現(xiàn)了很大進展。其中重要原因就是因為有一種新的機器學習,可以從數(shù)據(jù)里面學表達方式,做很多模式識別。大家知道做影像、語音等最難的是怎么找出特征向量表示數(shù)據(jù),過去的二三十年的研究都在研究怎么找特征,大數(shù)據(jù)來到的時候我們發(fā)現(xiàn),特征也可以直接從數(shù)據(jù)去學。而且在這個過程中我們發(fā)現(xiàn)一個非常有趣的現(xiàn)象,就是越大的數(shù)據(jù)表達方式越好。因為數(shù)據(jù)大,信息就增加,所以技術上的突破就是計算能力和數(shù)據(jù)大了,而且自動學出來的發(fā)現(xiàn)比過去人設計的特征向量更好。
大數(shù)據(jù)的城市應用
今天的技術非常令人興奮,但今天很多城市里面的數(shù)據(jù)都是很低階的,這么大的數(shù)據(jù)如何表達?今天深度學習、機器學習帶來了革命性的機會。過去兩年我們也把這樣的機器學習開始應用在城市,所以微軟有一個城市計算的項目。在北京,我們收集了很多方面跟城市有關的數(shù)據(jù),例如北京交通路網(wǎng)的數(shù)據(jù)、北京商業(yè)各方面的歷年數(shù)據(jù),我們可以發(fā)現(xiàn)很多現(xiàn)象,比如北京過去10年酒吧在哪里越來越多,電影院也在一些地方增加了,這些其實代表了這個城市的發(fā)展。還有空氣的數(shù)據(jù)、氣象的數(shù)據(jù)等。我們還搜集了北京的30000輛出租車,特別裝有定位系統(tǒng)的數(shù)據(jù),這樣便可以用出租車當做傳感器實時檢測城市的脈動,甚至交通的狀況,可以算出更好的開車路徑。
過去兩年,微軟與北京市政府及中國的高校合作,在城市計算這一領域實現(xiàn)了很多科研成果。大數(shù)據(jù)可以分析城市問題,改善城市規(guī)劃。
空氣質量是今天的城市居民最關注的一個話題。北京這么大規(guī)模的城市,現(xiàn)在只有15個空氣檢測站點,非常稀疏,每個站點的投入和花費與運營非常高。這些站點在任何時刻給的數(shù)據(jù)都是非常不一樣的,說明一個城市里面空氣質量分布是不均勻的。今天我們的問題是能不能用大數(shù)據(jù),用機器學習的方法預測那些沒有空氣站點的地點的空氣質量。我們也利用了大數(shù)據(jù)把歷史上所有這些我們可以收集到的,關于偵測帶里的歷史的數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)、人員流動等數(shù)據(jù),建一個非常大的模型,包含空間和時間的預測,能夠在有限的15個站點之上,進一步預測所有的位置。這就是大數(shù)據(jù)在智能城市里的應用,其中既有數(shù)據(jù)分析,而且是海量和一致性的數(shù)據(jù)。
實驗證明,雖然我們用的很多數(shù)據(jù)從某個角度來講是比較弱的信號,但是把大量相關的相對弱的信號收集起來,居然比原來最好的模型還好20%。利用大數(shù)據(jù)對整個城市的空氣做預測的模型是非常有價值的,這預示了這樣的應用將不只在城市,而是會進到人類社會方方面面,各個產(chǎn)業(yè)都會被大數(shù)據(jù)帶動,用更智能的算法,讓過程變得更有效。
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