当下，大数据与人工智能是人们耳熟能详的流行术语，那人工智能与大数据有什么相似之处和不同之处呢?

大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。

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。

在小编看来，人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。无论是自我调整软件、自动驾驶汽车还是检查医学样本，人工智能都会在人类之前完成相同的任务，但速度更快，错误更少。

大数据与人工智能区别

大数据与人工智能区别主要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。

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。