大数据和人工智能，云计算三者关系和区别详解
今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢?因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。
大数据是指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。
在以前，数据并不大，尤其是2G、3G时代，数据相对来说是较少的。但是随着互联网的普及，4G时代的到来，全球每年产生的数据是非常庞大的。那这么庞大的数据应该怎么进行处理呢？这就涉及到了云计算。
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1、云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务，为互联网信息处理提供硬件基础。
2、大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合，为互联网信息处理提供软件基础。
3、他们的关系：
云计算是基础，没有云计算，无法实现大数据存储与计算
大数据是应用，没有大数据，云计算就缺少了目标与价值
4、两者都需要人工智能的参与，人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是：云计算与大数据真正的出口！
5、而商业智能中的智能从何而来？方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理，从而得出一些关联性的结论，从这些关联性中来获得答案，因此，大数据是商业智能的一种工具。而大数据要分析大量的数据，这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的，传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理，但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题，而云计算的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此，云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
6、演进路径：云计算—》大数据—》人工智能
如果有人只谈人工智能，而不谈云计算与大数据，要不是技术骗子、要不是不懂装懂的傻子
不知道这三者的关系是否谈明白了。
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
1，大数据（bigdata），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
2，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。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
扩展资料：大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。更多精彩内容点我学
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
模式识别、机器学习的区别和联系
先上一张图看看：
模式识别：自己建立模型刻画已有的特征，样本是用于估计模型中的参数。模式识别的落脚点是感知
模式识别是70年代和80年代非常流行的一个术语。它强调的是如何让一个计算机程序去做一些看起来很“智能”的事情，例如识别“3”这个数字。而且在融入了很多的智慧和直觉后，人们也的确构建了这样的一个程序。例如，区分“3”和“B”或者“3”和“8”。早在以前，大家也不会去关心你是怎么实现的，只要这个机器不是由人躲在盒子里面伪装的就好。不过，如果你的算法对图像应用了一些像滤波器、边缘检测和形态学处理等等高大上的技术后，模式识别社区肯定就会对它感兴趣。光学字符识别就是从这个社区诞生的。因此，把模式识别称为70年代，80年代和90年代初的“智能”信号处理是合适的。决策树、启发式和二次判别分析等全部诞生于这个时代。而且，在这个时代，模式识别也成为了计算机科学领域的小伙伴搞的东西，而不是电子工程。
机器学习：根据样本训练模型，如训练好的神经网络是一个针对特定分类问题的模型；重点在于“学习”，训练模型的过程就是学习；机器学习的落脚点是思考；
在90年代初，人们开始意识到一种可以更有效地构建模式识别算法的方法，那就是用数据（可以通过廉价劳动力采集获得）去替换专家（具有很多图像方面知识的人）。因此，我们搜集大量的人脸和非人脸图像，再选择一个算法，然后冲着咖啡、晒着太阳，等着计算机完成对这些图像的学习。这就是机器学习的思想。“机器学习”强调的是，在给计算机程序（或者机器）输入一些数据后，它必须做一些事情，那就是学习这些数据，而这个学习的步骤是明确的。相信我，就算计算机完成学习要耗上一天的时间，也会比你邀请你的研究伙伴来到你家然后专门手工得为这个任务设计一些分类规则要好。
区别与联系：
模式识别是根据已有的特征，通过参数或者非参数的方法给定模型中的参数，从而达到判别目的的；机器学习侧重于在特征不明确的情况下，用某种具有普适性的算法给定分类规则；学过多元统计的可以这样理解：模式识别的概念可以类比判别分析，是确定的，可检验的，有统计背景的（或者更进一步说有机理性基础理论背景），而机器学习的概念可以类比聚类分析（聚类本身就是一种典型的机器学习方法），对“类”的严格定义尚不明确，更谈不上检验；
针对市面上很多关于模式识别与机器学习的著作内容重合，应该这么看：①算法是中性的，两个不同的学科领域关键看思维。如神经网络的应用，如果通过具体学科，如生物学的机理分析是明确了某种昆虫的基因型应该分为两类，同时确定了其差异性的基因是会表现在触角长和翅长两个表现型的话，那么构造两个（触角长，翅长）——（隐含层）——（A类，B类）的网络可以看作对已有学科知识的表达，只是通过网络刻画已有知识而已；而机器学习的思路是：采样，发现两类品种差异最大的特征是触角长和翅长（可能会用到诸如KS检验之类的方法），然后按照给定的类目：两类来构造神经网络进行分类；同一个算法，两个学科是两种思路；②模式识别在人工智能上的前沿成果已经慢慢被机器学习取代，所以很多以AI为导向的模式识别书记包含了很多机器学习的算法也正常，毕竟很多新成果是机器学习做出的；
关于应用范围，机器学习目前是在狭义的人工智能领域走得比较快，但是广度还是模式识广，模式识别在很多经典领域，如信号处理，计算机图像与计算机视觉，自然语言分析等都不断有新发展；
从发展目标看，机器学习是要计算机学会思考，而模式识别是具体方法的自动化实现（不止计算机，还包括广义的控制系统），从立意上机器学习要高出一筹。至于现实中是否能实现，当前的机器学习热潮会不会陷入泡沫，都值得观察。
最后附上一个截至目前谷歌搜索的趋势：
感谢（参考文献）：https://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301#q=machine+learning,+pattern+recognition,+deep+learning&cmpt=q&tz&tz黎韬：https://www.zhihu.com/question/38106452/answer/211218782
统计学，数据挖掘，机器学习和人工智能之间的区别及联系
统计学，数据挖掘，机器学习和人工智能之间的区别及联系首先，让我们来对这些学科进行大致的了解
①：统计学统计学是在资料分析的基础上，自17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门学科，它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反应数据资料，一边给出正确信息的科学。统计学广泛的应用在各门科学，从自然科学、社会科学到人文科学，甚至被用来做工商业和政府的情报决策。随着大数据时代的来临，统计的面貌也逐步被改变，与信息、计算机等领域密切结合，是数据科学（DataScience)中的重要主轴之一。
②：数据挖掘在当今大数据时代，企业有大量可用的数据，数量巨大，其价值和知识是不可估量的。如何从这些海量混乱的数据中获取有价值的信息，帮助企业更好地发展，是许多企业迫切需要解决的问题之一。
数据挖掘是指通过算法从大量数据中搜索隐藏在其中的信息的过程，通过数据挖掘我们可以从海量错综复杂，看似毫无关联的数据中提取出有用的信息，发挥出信息的价值；在我看来，数据挖掘更像是大数据处理的一个基础，为我们数据的处理并提取有用的信息打下了坚实的基础。
此外，传统的数据挖掘一般只能支持单机小规模数据处理。由于这种限制，传统的数据分析挖掘一般采用抽样方法来减少数据分析的规模，这也导致分析结果不准确。将计算机技术运用于数据挖掘之中，我们可以进行数据的可视化分析，数据挖掘算法，预测性分析，语义引擎及数据质量及数据管理。以上技术的发展提高了分析结果的准确性。
③：机器学习机器学习被认为是人工智能的一方面：给定一些可用离散术语（例如，在一些行为中，那个行为是正确的）描述的人工智能问题，并给出关于这个世界的大量信息，在没有程序员进行编程的情况下弄清楚「正确」的行为。典型的是，需要一些外部流程判断行为是否正确。在数学术语中，也就是函数：馈入输入，产生正确的输出。所以整个问题就是以自动化的方式建立该数学函数的模型。在二者进行区分时：如果我写出的程序聪明到表现出人类行为，它就是人工智能。但如果它的参数不是自动从数据进行学习，它就不是机器学习。
④：人工智能人工智能是计算机科学的一个子领域，创造于20世纪60年代，它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务。详细来说，所谓的强人工智能系统应该是能做人类所能做的任何事。而深度学习是如今非常流行的一种机器学习。
而对于工作岗位，在一家创业公司，数据科学家通常要做很多类型的工作，其扮演的工作角色可能包括：执行、数据挖掘师、数据工程师或架构师、研究员、统计学家、建模师（做预测建模等等）和开发人员。
机器学习对比深度学习这些都是数据科学的分支。当这些算法被用于自动化的时候，就像在自动飞行或无人驾驶汽车中，它被称为人工智能，更具体的细说，就是深度学习。如果数据收集自传感器，通过互联网进行传输，那就是机器学习或数据科学或深度学习应用到了IoT上。机器学习一系列在数据集上进行训练的算法，来做出预测或采取形同从而对系统进行优化。
机器学习与统计学之间的区别《MachineLearningVs.Statistics》这篇文章试图解答这个问题。这篇文章的作者认为统计学是带有置信区间（confidenceintervals）的机器学习，是为了预测或估计数量。
数据科学对比机器学习机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据，来调整模型或算法的参数；这包含了许多的技术，比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习；数据科学要比机器学习广泛。数据科学中的数据可能并非来自机器或机器处理（调查数据可能就是手动收集，临床试验涉及到专业类型的小数据）。
数据挖掘，机器学习，和人工智能的区别是什么
本来我以为不需要解释这个问题的，到底数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)有什么区别，但是前几天因为有个学弟问我，我想了想发现我竟然也回答不出来，我在知乎和博客上查了查这个问题，发现还没有人写过比较详细和有说服力的对比和解释。那我根据以前读的书和论文，还有和与导师之间的交流，尝试着说一说这几者的区别吧，毕竟一个好的定义在未来的学习和交流中能够发挥很大的作用。同时补上数据科学和商业分析之间的关系。能力有限，如有疏漏，请包涵和指正。
人工智能：用计算机来实现人类的智能例如，去模仿人类的知觉、推理、学习能力等，从而让计算机能够像人一样思参和行动 。导论本文主要分为两部分，第一部分阐述数据挖掘(datamining)，机器学习(machinelearning)，和人工智能(AI)之间的区别。这三者的区别主要是目的不同，其手段(算法，模型)有很大的重叠，所以容易混淆。第二部分主要阐述以上的技能与数据科学(datascience)的关系，以及数据科学(datascience)和商业分析(businessanalytics)之间的关系。其实，数据科学家本身就是商业分析师在大数据时代的延伸。
数据挖掘VS.机器学习VS.人工智能数据挖掘(datamining):有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model)关键字：模式提取，大数据
数据挖掘是从现有的信息(existinginformation)中提取数据的模式(pattern)和模型(model)，即精选出最重要的信息，以用于未来机器学习和AI的数据使用。其核心目的是找到数据变量之间的关系。其发展出来的主要原因是大数据的发展，用传统的数据分析的方式已经无能处理那么多大量的看似不相关的数据的处理，因此需要数据挖掘技术去提取各种数据和变量之间的相互关系，从而精炼数据。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，他的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集(superset)的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案，他只能告诉你，A和B可能存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。当然，数据挖掘会使用大量机器学习的算法，但是其特定的环境和目的和机器学习不太一样。
机器学习(machinelearning):自动地从过往的经验中学习新的知识。关键字:自动化，自我优化，预测，需要trainingdata，推荐系统
机器学习其实是人工智能很重要的一部分，因为目前，在实践过程中，大多数的人工智能处理的任务，其实是用机器学习的方式完成的。机器学习可以用程序和算法自动地学习，只要被设计好了，这个程序可以进行自我优化。同时，机器学习需要一定数量的训练数据集(trainingdataset)，用于构建来自过往经验的“知识”。且机器学习目前在实践中最重要的功能便是预测结果。比如机器学习已经学习结束了，现在有一个新的数据集x，需要预测其分类，机器学习算法会根据这个新数据与学习后的“知识”相匹配(实际上，知识指的是学习后的数学模型)，然后将这个数据集x分类某类C去。再比较常见的机器学习，比如amazon的推荐系统。
人工智能(AI):一个广泛的概念，本质是用数据和模型去为现有的问题(existingproblems)提供解决方法(solutions).关键字：和人一样处理问题，技术的合集
人工智能是一个与机器学习和数据挖掘相对不同的概念，人工智能的目的是为了去创造有智力的电脑(不知道怎么翻译好，可以假设其为机器人)。在实践中，我们希望这个电脑可以像有智力的人一样处理一个任务。因此，理论上人工智能几乎包括了所有和机器能做的内容，当然也包括了数据挖掘和机器学习的内容，同时还会有监视(monitor)和控制进程(processcontrol)的内容。
人工智能(AI)和商业智能(BI)的区别与联系
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人工智能(AI)和商业智能(BI)的区别与联系作者：FineBI
发布时间：2022.11.1
人工智能的浪潮正在席卷生产生活的方方面面，商业智能也是当下信息化的热词。它们之间有怎样的区别和联系呢，本文进行了多方面的研究。
一、概念人工智能，我们也经常见到它的缩写AI，全称是ArtificialIntelligence。
商业智能，英文是BusinessIntelligence，缩写BI，又称商业智慧或商务智能。人工智能是帮助我们把人所积累的业务经验和知识，固化到系统。人工智能是计算机科学的一个分支，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。
早在1996年，加特纳集团（GartnerGroup）提出BI的定义：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。它可以帮助企业梳理其生产关系，培养依托数据做决策的基础和习惯。
简而言之，BI梳理生产关系，AI是先进生产力。从商业智能走向人工智能，中间会隔着数据挖掘。而商务智能系统中的数据可以是企业其他业务系统中的大数据，所以大数据是最基本的前提，大数据是生产资料。
二、具体应用AI领域的研究主要是机器与人的某些关联，最简单如指纹识别、视网膜技术、语言识别、人脸识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等；还有医学上的应用，纳米机器人，机器器官等；在各类产品与服务中，机器人是公众认知最强烈的人工智能产物。近年来在线下零售店、火车站等公共场所、家庭儿童教育、养老陪护与家务工作等多种场景，机器人落地速度快，国内一大批机器人企业迅速成长起来。
BI是对企业数据的搜集和分析过程，目的是促使企业的各级决策者做出对企业更有利的决策。而商业智能可以辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策。
举个例子，某贸易企业的商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、销售、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。为了将这些数据转化为知识，BI的技术体系会包括数据仓库、联机分析处理（OLAP）工具和数据挖掘（DM）等。
因此，从技术层面上讲，商业智能不是新发明的一项技术，它只是现有技术的综合运用。现在市面上比较好的帆软BI系统：建议看一看帆软FineBI,市场占有率很大。
商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com
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