大数据与人工智能有什么关系呢？AI本身就是一种大数据的应用，特别是在对于AI系统进行训练的时候，使用的数据越多，AI系统就越先进。也就是说对于人工智能系统进行训练使用的数据量越大，数据质量越好，人工智能系统的质量就越高，从这个意义上来说AI本身也是一种大数据应用。

       机器学习是人工智能的子集,深度学习是机器学习的子集，但是深度学习的影响是最大的，比如图像识别、语音识别、语义识别。

1． Scikit-Learn: 基于 Python 语言的机器学习工具, 该算法库显得较为保守。这主要体现在两个方面：一是Scikit-learn从来不做除机器学习领域之外的其他扩展，二是Scikit-learn从来不采用未经广泛验证的算法。

2． Tensorflow: 适合所有人的开放源代码机器学习框架。 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备上（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。可为机器学习和深度学习提供强力支持，并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域。

3． Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）：是一种常用的深度学习框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上。既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行，并提供了一个完整的工具包，用来训练、测试、微调和部署模型。

4． CNTK：Microsoft 计算网络工具包 (CNTK) 是一个非常强大的命令行系统，可以创建神经网络预测系统。其真正用途在于与深度神经网络（具有两个或多个隐藏层，且节点之间可能存在复杂连接的网络）协同工作。

API，它将常见用例所需的用户操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。Keras API 可以与 TensorFlow 工作流无缝集成。

6． PyTorch：是一个基于Python的深度学习平台,其前身是Torch。其简单易用上手快并且功能强大，从计算机视觉、自然语言处理再到深度强化学习功能等。

7． Paddlepaddle（PArallel Distributed Deep Learning）：是百度旗下一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架，兼容多种异构硬件,具有优异的训练&预测性能,官方支持多种领先模型,提供全流程的深度学习模块和组件，覆盖图像分类、个性化推荐、机器翻译等多个深度领域。

大数据和人工智能两个词是我们现在频繁听到的两个词汇，那么这两者之间到底有什么联系

首先我们要了解到什么是大数据？什么是人工智能？大数据就是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了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。人工智能：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

就定义来看我们并没有发现两者之间实质性的联系，但仔细研究两者却又紧密的联系，一方面：人工智能需要大量的数据来作为他们创新和发现的基础；另一方面：大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作。比如：机器学习就是数据分析的常用方式，在大数据价值的两个主要体现当中，数据运用的的主要体现之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行效果就会越好，因为智能体需要大量的数据来进行验证和判断，从而保障运行的稳定性和可靠性。

其实，人工智能涉及的领域非常广泛，且深入人们的工作和生活各个方面。人工智能，特别是深度学习，需要大量数据的应用和积累。这就需要高容量存储设备来支持大量数据的留存。随着数据的不断增加，人们开始在其中发现某种规律，引发了分析的需求。分析让大量的数据有了价值，嵌有人工智能的机器开始懂得用户想要什么，需要干什么，可以预测未来变化或趋势，这种人工智能与场景的结合，要实现的就是改变生活方式和解放生产力。很多过去只有人能做的事情，现在更多的情况下能够通过机器实现，比如语音助手、无人驾驶汽车。

综上，大数据和人工智能的联系就是：有足够的数据作为深度学习的输入，计算机就可以学会以往只有人类才能理解的念破知识，然后再将这些概念或知识应用到之前从来没有看见过的新数据上。

大数据和人工智能区别：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。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。人工智能系统旨在分析和解释数据，然后根据这些解释来解决实际问题。人工智能是关于决策和学习做出更好的决定。在某些方面人工智能会代替或部分代替人类来完成某些任务，但比人类速度更快，错误更少。

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，可以存在结构化数据或非结构化数据。大数据主要是为了获得洞察力。

　　和大数据是常见的术语,但也可能有些混淆。人工智能和大数据有什么异同?它们有什么共同之处吗?它们相似吗?你能做出有效的比较吗?

　　这两种技术所具有的一个共同点是兴趣。据调查发现,97.2%的企业高管表示他们的公司正在投资、构建或启动大数据和人工智能计划。更重要的是,76.5%的企业高管认为人工智能和大数据密切相关,数据的更大可用性正在增强其组织内的人工智能和认知。

　　有人认为将人工智能与大数据结合在一起是一个很自然的错误,其部分原因是两者实际上是一致的。但它们是完成相同任务的不同工具。但首先要做的事是先弄清二者的定义。很多人并不知道这些。

　　人工智能与大数据的区别

　　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。

　　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。

　　它们在使用上也有差异。大数据主要是为了获得洞察力,例如Netflix网站可以根据人们观看的内容了解电影或电视节目,并向观众推荐哪些内容。因为它考虑了客户的习惯以及他们喜欢的内容,推断出客户可能会有同样的感觉。

　　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。

　　人工智能和大数据协同工作

　　虽然它们有很大的区别,但人工智能和大数据仍然能够很好地协同工作。这是因为人工智能需要数据来建立其智能,特别是机器学习。例如,机器学习图像识别应用程序可以查看数以万计的飞机图像,以了解飞机的构成,以便将来能够识别出它们。

　　当然,这是数据准备的重要步骤,人们开始使用的数据是大数据,但是为了训练模型,数据需要结构化和集成到足够好的程度,以便机器能够可靠地识别数据中的有用模式。

　　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。

　　机器学习从收集的数据中学习并不断收集。例如,自动驾驶汽车从未停止收集数据,并且不断学习和磨练其流程。数据总是以新鲜的方式出现并始终采取行动进行处理。

　　大数据在人工智能中的作用

　　人工智能一直在被人们关注。很多人对1999年推出的一部电影“黑客帝国”的情节记忆犹新,人类与那些变得聪明的机器殊死搏斗。但在现实的实施过程中,人工智能直到最近一直是边缘技术。

　　人工智能实现最大的飞跃是大规模并行处理器的出现,特别是GPU,它是具有数千个内核的大规模并行处理单元,而不是CPU中的几十个并行处理单元。这大大加快了现有的人工智能算法的速度,现在已经使它们可行。

　　大数据可以采用这些处理器,机器学习算法可以学习如何重现某种行为,包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习,这需要大量的数据来教授和培训人工智能。

　　人工智能应用的数据越多,其获得的结果就越准确。在过去,人工智能由于处理器速度慢、数据量小而不能很好地工作。也没有像当今先进的传感器,并且当时互联网还没有广泛使用,所以很难提供实时数据。

　　如今,人们拥有所需要的一切:快速的处理器、输入设备、网络和大量的数据集。毫无疑问,没有大数据就没有人工智能。

　　人工智能和大数据两者之间的联系.中琛魔方大数据表示:目前大数据相关技术已经趋于成熟,相关的理论体系已经逐步完善,而人工智能尚处在行业发展的初期,理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说,如果从大数据开始学习是个不错的选择,从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说,两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题,发展空间都非常大。