6.3大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算關(guān)系云計(jì)算提供基礎(chǔ)架構(gòu)平臺(tái)，而大數(shù)據(jù)應(yīng)用運(yùn)行在這個(gè)平臺(tái)上。云計(jì)算強(qiáng)調(diào)的是計(jì)算，而大數(shù)據(jù)是計(jì)算的對(duì)象。云計(jì)算作為計(jì)算資源的底層，支撐著上層的大數(shù)據(jù)處理，大數(shù)據(jù)基于底層的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)資源池完成實(shí)時(shí)的交互查詢和分析。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)根植于云計(jì)算云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)包括海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)、分布式計(jì)算框架等，這些技術(shù)都是大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)。云服務(wù)平臺(tái)上的大數(shù)據(jù)服務(wù)云服務(wù)平臺(tái)上的大數(shù)據(jù)服務(wù)大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系人工智能本質(zhì)是希望機(jī)器能夠像人類的大腦一樣思考，并做出反應(yīng)。在實(shí)現(xiàn)人工智能的眾多算法中，機(jī)器學(xué)習(xí)是發(fā)展較為快速的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)的思想是讓機(jī)器自動(dòng)地從大量的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，并利用該規(guī)律對(duì)未知的數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)分支之一，是機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)世以來(lái)最大的突破之一。大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系大數(shù)據(jù)與人工智能的關(guān)系深度學(xué)習(xí)的發(fā)展離不開(kāi)大數(shù)據(jù)、GPU及模型這3個(gè)因素。當(dāng)前大部分的深度學(xué)習(xí)模型是有監(jiān)督學(xué)習(xí)，高效、高性能的深度學(xué)習(xí)模型依賴于大量數(shù)據(jù)的有效標(biāo)注。沒(méi)有數(shù)據(jù)，再優(yōu)秀的模型也會(huì)面對(duì)“無(wú)米之炊”的尷尬。大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)是互相促進(jìn)、互相依存的關(guān)系。標(biāo)注過(guò)的大數(shù)據(jù)可以提高深度學(xué)習(xí)模型的精確性，且數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)質(zhì)量就越高，機(jī)器學(xué)習(xí)的效率和準(zhǔn)確性也就越高。常用的大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)都提供了機(jī)器學(xué)習(xí)的接口或組件。云服務(wù)平臺(tái)上的人工智能服務(wù)云服務(wù)平臺(tái)上的人工智能服務(wù)大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)（InternetofThings，IoT）是指通過(guò)信息傳感器、射頻識(shí)別（RFID）、全球定位系統(tǒng)、紅外傳感器、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按照約定的協(xié)議，使用各種可能的網(wǎng)絡(luò)接入，把任意物體與因特網(wǎng)連接起來(lái)，實(shí)時(shí)采集任何需要監(jiān)控、連接和交互的對(duì)象，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)