在大数据技术里也是有智慧的存在的。
作者：张老师 浏览次数： 2019-10-08 14:41
一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据？现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字？如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。
其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为Data。数据本身没有什么用处，但数据里面包含一个很重要的东西，叫做信息。
将改变基于ML的模型的AI趋势是AutoML。它将允许开发人员和业务分析人员开发可以解决复杂场景的机器学习模型，而无需经历ML模型的培训过程。
使用AutoML平台时，业务分析师可以继续强调业务问题，而不是迷失在工作流和进度中。
该平台可以适应自定义ML平台和认知API，并提供适当级别的个性化，而无需开发人员完成整个工作流程。
众所周知，区块链可以应对可伸缩性等挑战，而人工智能有信任和隐私问题，这两种技术可以结合起来解决这些挑战。
区块链为分散的市场提供动力，可以帮助AI算法变得更加可靠和透明。例如，Enigma是一家初创公司，提供安全的数据市场，用户可以通过智能合约订阅和访问。
数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识（Knowledge），而知识改变命运。信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。
其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据，我们称为Data。数据本身没有什么用处，但数据里面包含一个很重要的东西，叫做信息。
将改变基于ML的模型的AI趋势是AutoML。它将允许开发人员和业务分析人员开发可以解决复杂场景的机器学习模型，而无需经历ML模型的培训过程。
使用AutoML平台时，业务分析师可以继续强调业务问题，而不是迷失在工作流和进度中。
该平台可以适应自定义ML平台和认知API，并提供适当级别的个性化，而无需开发人员完成整个工作流程。
众所周知，区块链可以应对可伸缩性等挑战，而人工智能有信任和隐私问题，这两种技术可以结合起来解决这些挑战。
区块链为分散的市场提供动力，可以帮助AI算法变得更加可靠和透明。例如，Enigma是一家初创公司，提供安全的数据市场，用户可以通过智能合约订阅和访问。
数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识（Knowledge），而知识改变命运。信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。
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