一文读懂：大数据、人工智能、机器学习与深度学习
导读：大数据、人工智能是目前大家谈论比较多的话题，它们的应用也越来越广泛、与我们的生活关系也越来越密切，影响也越来越深远，其中很多已进入寻常百姓家，如无人机、网约车、自动导航、智能家电、电商推荐、人机对话机器人等等。
大数据是人工智能的基础，而使大数据转变为知识或生产力，离不开机器学习（MachineLearning），可以说机器学习是人工智能的核心，是使机器具有类似人的智能的根本途径。
本文主要介绍机器有关概念、与大数据、人工智能间的关系、机器学习常用架构及算法等，具体如下：
机器学习的定义
大数据与机器学习
机器学习与人工智能及深度学习
机器学习的基本任务
如何选择合适算法
Spark在机器学习方面的优势
01机器学习的定义
机器学习是什么？是否有统一或标准定义？目前好像没有，即使在机器学习的专业人士，也好像没有一个被广泛认可的定义。在维基百科上对机器学习有以下几种定义：
“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。
“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”
一种经常引用的英文定义是：Acomputerprogramissaidtolearnfromexperience(E)withrespecttosomeclassoftasks(T)andperformance(P)measure,ifitsperform
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
人工智能、大数据、云计算、机器学习和深度学习，主要有什么关系
这些概念是当下的热点，它们本身并不复杂。相信我的回答能让你对这些概念以及它们之间的联系有一个清晰的了解。
我的主要研究方向是大数据和人工智能，所以机器学习、深度学习、云计算等技术也都接触过。这些概念之间也确实有很多关联，下面我主要从应用的角度来阐述一下他们之间的联系。
这五个概念按照领域可以划分成两个大部分，我先分别介绍这些概念的内部联系，然后再综合介绍他们整体之间的联系。
云计算和大数据
云计算和大数据的很多研究内容是重叠的，比如分布式存储、分布式计算，可以说大数据是云计算发展到一定阶段的产物。云计算和大数据之间主要的区别在于关注的“点”不同，云计算强调服务（IaaS、PaaS、SaaS），而大数据则强调数据的价值（数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现、应用等）。
云计算为大数据提供了重要的支撑，因为云计算平台往往构建在大型数据中心之上。大数据的主要基础有两个，一个是物联网，另一个就是云计算。物联网为大数据提供了大量的数据来源，而云计算则为大数据的运行提供了各种服务（硬件资源服务、网络资源服务、软件资源服务）。
深度学习、机器学习、人工智能
这三个概念首先要谈人工智能。人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是在概念上依然没有一个统一的共识，也许人工智能的概念太难于解释了。但是人工智能所研究的主要内容集中在六个方面，分别是自然语言处理、知识表示、推理、机器学习、计算机视觉和机器人学。
所以机器学习是人工智能领域的主要研究内容之一，机器学习是人工智能的重要组成部分。机器学习的目的简单的说就是在杂乱无章的数据中找到背后的规律。
深度学习的概念提出的比较晚（2006年），深度学习是机器学习的一种方式，简单的说就是模拟人类大脑的机制来解释数据（神经网络），深度学习是构建深度神经网络的一种研究方式。
所以，深度学习是机器学习的一种重要方式，而机器学习又是人工智能的重要组成部分。
总结
以上描述了云计算和大数据之间的关系，描述了深度学习、机器学习和人工智能之间的关系，那么它们这两个大的领域之间有什么联系呢？
简单的说就是一句话：大数据是机器学习的基础。
伴随着大数据的发展，人工智能也得到了快速的发展。大数据已经成为未来智能化社会的基础，所以大数据与人工智能的关系非常密切，可以说是你中有我、我中有你。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代，在此为你推荐几篇优质好文：1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html4.大数据人工智能领域，如何从菜鸟晋级为大神http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html
多智时代-人工智能和大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网、云计算的学习交流网站
浅谈物联网、云计算、大数据、人工智能的关系
原标题：浅谈物联网、云计算、大数据、人工智能的关系？物联网、云计算、大数据、人工智能这四个关键词是目前科技界热门的话题，它们之间既有技术方向上的差异，但是又具有融合的基础与趋势。如果将四个关键词看做一个整体，拟人化来表示，物联网就是感知外界的一切器官，可以是眼睛看、耳朵听、鼻子闻、皮肤感触，感知外物的一切；云计算是提供强大的能力去接受这个数据；大数据是对海量的数据进行挖掘和分析，把数据变成有用信息；人工智能解决的是对数据进行学习和理解，把数据变成知识和智慧。
物联网
我们知道，物联网是物物相连的互联网。我们目前的日常生活中也经常会与物联网技术有交集，通过物联网，我们可以对机器、设备、人员进行集中管理、控制，以及搜索人和物体的位置、状态和信息等，以各种设备为端口，收集到各种类型的数据，云里物里研发的温湿度传感器能实时收集到温湿度数据。这些数据的汇总，就会聚集成大数据，所以说，物联网是基础，它收集数据。
S1温湿度传感器
云计算
云计算是一个计算、存储、通讯工具，物联网、大数据和人工智能必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术才能形成行业级应用。云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。目前很多物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务：基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
大数据
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。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。
大数据和云计算的关系从技术上来看，大数据和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，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
展开全文人工智能
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，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。人工智能可以对人的意识、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。
物联网、云计算、大数据、人工智能之间相辅相成，在这四个层次中，物联网是在数据的采集层，云计算是在承载层，大数据是在挖掘层，人工智能是在学习层，所以它们是层层递进的关系。通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，人工智能提取有用的信息持续深度学习，最终人工智能会促进物联网的发展，形成更加智能的物联网社会。本文部分来源网络，如侵删。返回搜狐，查看更多
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