大数据分析与人工智能， 大数据不是单一现象。在过去的5 ~ 10年里，随着越来越强大的计算能力和知识挖掘等算法的快速发展，我们可以建立更大的模型。以下是边肖为您整理的大数据分析和人工，供大家阅读！
大数据和人工智能
众所周知，其实很多人工智能，机器智能，或者驱动一个数字世界的自动化都需要模型。在过去很长一段时间里，这些模型由于缺乏数据，只能做成小模型或浅模型。但是，尤其是近两三年来，机器学习领域发展很快，可以建立更大更深的模型。
另外，就是知识挖掘。互联网上的知识挖掘是如何大规模进行的？在这些结构化和半结构化的数据中，构建了人类最完整的知识表达。一旦掌握了这种表达方式，我们就可以对很多数据有更深入的理解。
软件产业的新时代
微软为什么看大数据？微软最初是一家软件公司。三十年前，微软知道软件会改变世界，软件几乎可以做任何事情。但是今天，软件的时代不同了。以前是程序员写的，下一个软件是数据和机器学习自动写的。这是什么意思？数据越多，软件越强大，软件的性能越好。大数据加机器学习代表了软件行业新时代的到来：不再是人写软件，而是数据加算法。数字化之后，在我们人类社会的方方面面，都是由计算机驱动，由光速推动的。因为我们可以依靠数据和算法产生非常大量的信息，所以我们重视下一代的所有应用和服务。
今天，为什么各大公司不断在人才和技术上投入巨资？正是因为我们在过去的几年里不断地处理这些数据，我们才越来越接近数据、信息、知识和技术。
语音识别过去十年没有突破，但这两年有了很大的进步。很重要的原因是有一种新的机器学习，可以从数据中学习表情，做大量的模式识别。我们都知道，最难处理的是图像、声音等。就是如何找到代表数据的特征向量。在过去的二三十年里，研究一直集中在如何找到特征上。大数据来了，我们发现特征也可以直接从数据中学习。而且在这个过程中，我们发现了一个很有意思的现象，就是数据越大，表达的方式越好。因为数据大了，信息量增加了，所以技术上的突破就是计算能力和数据大了，自动学习到的发现比过去人们设计的特征向量要好。
大数据的城市应用
今天的技术很激动人心，但是今天很多城市的数据都很低级。这么大的数据怎么表达？今天，深度学习和机器学习带来了革命性的机会。这两年我们也开始把这种机器学习应用到城市，所以微软有一个城市计算项目。在北京，我们收集了很多与城市相关的数据，比如北京交通网络的数据，北京商业各方面的历史数据。我们可以发现很多现象，比如这10年北京的酒吧和电影院越来越多，其实代表了这个城市的发展。还有大气数据，气象数据等。我们还收集了北京3万辆出租车的数据，特别配备了定位系统，这样我们就可以以出租车为传感器，实时检测城市的脉搏，甚至交通状况，制定出更好的行驶路径。
在过去的两年中，微软与北京市政府和中国的大学进行了合作，并在城市计算领域取得了许多科研成果。大数据可以分析城市问题，改善城市规划。
空气质量是当今城市居民最关心的话题。北京这么大的城市，空气检测站只有15个，非常稀疏，每个站的投资、成本、运营都非常高。这些站点在任何时候给出的数据都相差很大，说明一个城市的空气质量分布是不均匀的。今天的问题是，我们能否利用大数据和机器学习来预测那些没有空气站的地方的空气质量。我们还利用大数据建立了一个非常大的模型，包括我们在历史上可以收集的所有历史数据、气象数据、交通数据、人流量和其他数据，包括空间和时间的预测，可以进一步预测有限的15个站点上的所有位置。这就是大数据在智慧城市的应用，既包括数据分析，也包括海量、一致的数据。
实验表明，虽然我们使用的很多数据从某个角度来看都是弱信号，但是收集大量相关的相对弱的信号比原来的最佳模型要好20%。利用大数据预测整个城市空气的模型是非常有价值的，这预示着这样的应用将不仅仅在城市，而将进入人类社会的方方面面。所有行业都将受到大数据的驱动，随着更智能的算法，这一过程将变得更加有效。
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