人工智能公共数据平台是什么？

一、人工智能公共数据平台是什么？

人工智能服务平台是指提供人工智能领域的研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化创新创业服务的公共平台人工智能公共服务平台，包括开放数据平台、基础资源与技术平台、双创服务平台。

人工智能公共数据平台包括面向社会开放的文本、语音、图像、视频、地图及行业应用数据等多类型人工智能海量训练资源库和标准测试数据集。

人工智能基础资源与技术平台包括满足深度学习等智能计算需求的新型计算集群共享平台、云端智能分析处理服务平台、算法与技术开放平台、智能系统安全公共服务平台、多种生物特征识别的基础身份认证平台等基础资源服务平台，以及面向前沿研究的类脑基础服务平台。

人工智能服务平台是指提供人工智能领域的研发工具、检验评测、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化创新创业服务的公共平台。

二、人工智能数据预处理四大特征？

1、资源配置以人流、物流、信息流、金融流、科技流的方式渗透到社会生活的各个领域。需求方、供给方、投资方以及利益相关方重组的目的在于提高资源配置的效率。

2、新时期的产业核心要素已经从土地、劳力资本、货币资本转为智力资本，智力资本化正逐渐占领价值链高端。

3、共享经济构成新的社会组织形式，特别资源使用的转让让大量的闲置资源在社会传导。

4、平台成为社会水平的标志，为提供共同的解决方案、降低交易成本、网络价值制度安排的形式，多元化参与、提高效率等搭建新型的通道。

三、数据生产要素中人工智能是什么？

人工智能涉及的学科非常多。比如说计算机科学、脑科学、哲学、心理学、语言学等。学术界目前还没有统一的人工智能定义，不同研究方向的专家对人工智能的理解不一样，定义也有所侧重。目前比较通俗的定义是：人工智能就是用人工的方法在机器上实现的智能，被称为机器智能。

根据人工智能的智能水平，从低到高可以划分为三个层次，第一个层次是计算智能，就是能存会算，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能；第二个层次是感知智能，就是能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶体现的就是感知智能；第三个层次是认知智能，就是能理解会思考，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如说微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。

四、数据科学、大数据、人工智能、机器学习的区别是什么？

数据科学

数据科学是研究处理大量数据并为预测、规范和规范分析模型提供数据的研究。它有助于使用各种科学方法、算法、工具和流程从大量数据集中区分有用的原始数据/见解。它包括从大量数据集中挖掘、捕获、分析和利用数据。它是各种领域的组合，例如计算机科学、机器学习、人工智能、数学、商业和统计学。

数据科学帮助我们将业务问题转化为研究项目，然后再次将其转化为实用的解决方案。数据科学一词是由于数理统计、数据分析和大数据的发展而出现的。

数据科学的整个工作流程包括：理解商业问题、数据收集、数据清洗和准备、模型构建、评估和部署、结果可视化。

数据科学所需的技能

如果希望在数据科学领域转行，那么必须对数学、统计学、编程和分析工具有深入的了解。以下是在进入该领域之前应该具备的一些重要技能。

·精通 Python、R、SAS 和 Scala编程语言等。

·SQL领域的强大实践知识。

·能够处理各种格式的数据，例如视频、文本、音频等。

·了解各种分析功能。

·机器学习和人工智能的基础知识。

了解更多数据科学的知识可以点击查看这篇回答：

大数据

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

研究机构Gartner是这样定义的：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：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。

大数据具有五大特点，称为5V。

1. 多样（Variety）

大数据的多样性是指数据的种类和来源是多样化的，数据可以是结构化的、半结构化的以及非结构化的，数据的呈现形式包括但不仅限于文本，图像，视频，HTML页面等等。

2. 大量（Volume）

大数据的大量性是指数据量的大小，采集、存储和计算的数据量都非常大。

3. 高速（Velocity）

大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

4. 低价值密度（Value）

大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中，真正有价值的数据少之又少，许多数据可能是错误的，是不完整的，是无法利用的。总体而言，有价值的数据占据数据总量的密度极低，提炼数据好比浪里淘沙。

5. 真实性（Veracity）

大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。

大数据技术是继物联网、云计算之后IT产业的有一次颠覆性的技术改革，它包含了几层含义：

①数据价值的利用，包括数据采集、数据储存、数据分析、数据传输、数据挖掘、数据安全等。

②对数据的“加工”能力，比如数据处理的速度。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对数据进行专业化处理，通过加工实现数据的价值和增值。

③大数据技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算及平台、物联网和可扩展的存储系统。

大数据的意义不仅仅在于生产和掌握庞大的数据信息，更重要的是对有价值的数据进行专业化处理。

大数据所需的技能

·对机器学习概念有深入的了解

·了解数据库，如 SQL、NoSQL 等。

·深入了解各种编程语言，如Hadoop、Java、Python等。

·了解 Apache Kafka、Scala 和云计算

·熟悉 Hive 等数据库仓库。

人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，通俗来讲就是用机器去做在过去只有人能做的事。

人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。

研究范畴有自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等。

人工智能所需的技能

·精通编程语言，如Python、C++、Java

·数据建模和评估

·概率和统计

·分布式计算

·机器学习算法

机器学习

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。

也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习领域知名学者Tom M.Mitchell曾给机器学习做如下定义：

如果计算机程序针对某类任务T的性能（用P来衡量）能通过经验E来自我改善，则认为关于T和P，程序对E进行了学习。

通俗来讲，计算机针对某一任务，从经验中学习，并且能越做越好，这一过程就是机器学习。

一般情况下，“经验”都是以数据的方式存在的，计算机程序从这些数据中学习。学习的关键是模型算法，它可以学习已有的经验数据，用以预测未知数据。

根据是否在人类的监督下进行学习这个问题，机器学习任务可以划分为：监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。

机器学习（Machine Learning）是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。

大数据和数据科学的区别与联系

数据科学、人工智能、机器学习之间的关系

机器学习是连接数据科学和 AI 的纽带。这是因为机器学习是从数据中不断学习的过程。因此，AI 是帮助数据科学获得结果和解决用于特定问题的方案的工具。机器学习有助于实现这一目标。

因此确切地说，数据科学涵盖 AI，包括机器学习。机器学习有另一个子技术 ——深度学习。

深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术，通过运用多层次的分析和计算手段来得到结果，最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

总结：大数据产生方法，数据科学产生见解，机器学习产生预测，人工智能产生行为，大数据、数据科学、人工智能和机器学习相互重叠，但它们的具体功能不同，并且有各自的应用领域。

五、10086大数据是什么数据？

10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。

“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。

六、人工智能数据生产要素？

随着智能时代的到来，数据成为重要的生产要素。人工智能、云计算、物联网、大数据等新技术推动包括工业、农业、服务业等许多行业、产业进行大规模的数字化变革，逐渐形成以数据+智能为中心的新型业务，推动服务化延伸、网络化协同、智能化生产和个性化定制等新的变化。

七、人工智能采集哪些数据？

人工智能可以采集各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）、传感器数据（如温度、湿度、压力等）、社交媒体数据（如用户评论、帖子等）、日志数据（如网络日志、系统日志等）等。这些数据可以用于训练和优化人工智能模型，从而实现自动化决策、预测分析、图像识别、语音识别、自然语言处理等各种智能应用。

八、人工智能大数据统称？

人工智能（Artificial Intelligence）和大数据（Big Data）是两个独立但密切相关的领域。它们并没有一个统一的称呼来表示二者的结合，但可以使用"人工智能与大数据"或者"人工智能与大数据分析"来表示它们的联合应用。

"人工智能与大数据"指的是将人工智能技术与大数据处理和分析相结合的应用场景。人工智能通过机器学习、深度学习和自然语言处理等算法和技术，能够从大数据中提取、识别和分析有用的信息，并用于数据预测、决策支持和智能推荐等方面。

在人工智能和大数据的结合中，大数据为人工智能提供了大量的训练数据，使得人工智能模型能够更好地进行学习和训练；而人工智能技术则能够对大数据进行高效的分析和利用，发现其中隐藏的模式和规律。

这种结合不仅提供了更准确、更智能的数据分析和决策能力，也促进了人工智能和大数据领域的相互发展和进步。

九、人工智能大数据预测是什么软件？

一、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。

1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill实现了 Google‘s Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

七、Splunk

Splunk的功能组件主要有Forwarder、Serch Head、Indexer三种，然后支持了查询搜索、仪表盘和报表（效果真不是吹的，很精致呀），另外还支持SaaS服务模式。其中，Splunk支持的数据源也是多种类型的，基本上还是可以满足客户的需求。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

十、人工智能大数据在大学是什么专业？

属于计算机科学与技术、信息技术、数据科学、人工智能等多个专业领域，需要掌握数据处理、统计学、机器学习等相关知识和技能。

大数据涵盖数据挖掘、数据分析、云计算等方面，应用广泛，对各行各业都有重要的影响。