大数据和人工智能有什么区别?

人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。这使得两者有着本质上的不同。

人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。

而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。支持人工智能的机器旨在分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。通过机器学习，计算机会学习一次如何对某个结果采取行动或做出反应，并在未来知道采取相同的行动。

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大数据提供了大量的数据，而有用的数据必须首先从大量繁杂的数据中心分离出来，然后再做任何事情。人工智能和机器学习中使用的数据已经被“清理”了，无关的、重复的和不必要的数据已经被清除所以这是第一步。

在此之后，人工智能可以蓬勃发展。大数据可以提供训练学习算法所需的数据。有两种类型的数据学习：初始培训可以定期收集数据。人工智能应用程序一旦完成最初的培训，并不会停止学习。随着数据的变化，它们将继续接收新数据，并调整它们的行动。因此，数据是最初的和持续的。

这两种计算方式都使用模式识别，但方式有所不同。大数据分析通过顺序分析来找到模式，有时候是冷数据，或者是没有收集到的数据。Hadoop是大数据分析的基本框架，它是最初设计用于在低服务器利用率的夜间运行的批处理过程。