❶ 人工智慧與大數據怎樣結合
人工智慧需要有大數據支撐
人工智慧主要有三個分支：
1.基於規則的人工智慧；
2.無規則，計算機讀取大量數據，根據數據的統計、概率分析等方法，進行智能處理的人工智慧；
3.基於神經元網路的一種深度學習。
基於規則的人工智慧，在計算機內根據規定的語法結構錄入規則，用這些規則進行智能處理，缺乏靈活性，不適合實用化。因此，人工智慧實際上的主流分支是後兩者。
而後兩者都是通過「計算機讀取大量數據，提升人工智慧本身的能力/精準度」。如今，大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高速的CPU對其進行處理，所以才有了人工智慧後兩個分支的理論得以實踐。由此，人工智慧就能做出接近人類的處理或者判斷，提升精準度。同時，採用人工智慧的服務作為高附加值服務，成為了獲取更多用戶的主要因素，而不斷增加的用戶，產生更多的數據，使得人工智慧進一步優化。
大數據挖掘少不了人工智慧技術
大數據分為「結構化數據」與「非結構化數據」。
「結構化數據」是指企業的客戶信息、經營數據、銷售數據、庫存數據等，存儲於普通的資料庫之中，專指可作為資料庫進行管理的數據。相反，「非結構化數據」是指不存儲於資料庫之中的，包括電子郵件、文本文件、圖像、視頻等數據。
目前，非結構化數據激增，企業數據的80％左右都是非結構化數據。隨著社交媒體的興起，非結構化數據更是迎來了爆發式增長。復雜、海量的數據通常被稱為大數據。
但是，這些大數據的分析並不簡單。文本挖掘需要「自然語言處理」技術，圖像與視頻解析需要「圖像解析技術」。如今，「語音識別技術」也不可或缺。這些都是傳統意義上人工智慧領域所研究的技術。