大数据技术在人工智能中的运用实践

摘要：伴随着物联网和物联网技术的不断发展，大数据技术应运而生，大量的网络资源储备为数据存储提供了重要的支撑，物联网的互联功能可以收集很多用户信息。人工智能发展依赖于各种学科，同时运用在现阶段对社会中人类活动展开规律性整理归纳分析。于人工智能方面，需要大数据技术作为支撑，就是经过大数据技术对数据进行知识转化，可以促使人工智能科技含量得到有效提升，促进人工智能持续发展与完善。所以，探索大数据技术运用于人工智能有一定的现实意义 。

关键词： 大数据技术；人工智能；运用 引言

大数据技术主要依靠计算机系统来获得先进的技术，可以对数据进行集成和分析，而实际上，这种技术也是计算机技术的一个组成部分。因此，可以说，计算机技术和人工智能技术之间总是有着密切的联系，人工智能技术的发展意味着计算机技术的进步，而大数据技术也是如此。本文针对大数据时代与人工智能进行了概述，并且分析大数据技术在人工智能技术当中的应用，讨论如何才能够发挥出更好的作用。

1大数据时代与人工智能概述 1.1大数据

大数据的主要特征表现在以下几个方面:数据量大、种类多、信息真实。首先，大数据处理。由于大数据获取的数据信息无法准确测量，相关人员要从数据信息中找到必要的内容，就需要发挥出技术手段的效用，开展大规模的数据处理工作。第二，数据种类丰富。信息数据来源于各个领域，数据信息的价值也存在一定差异。如打包数据、单一数据等。第三，信息真实。随着大数据环境下数据信息增加，解决数据不安全的问题十分重要。只有保证数据存储与使用的安全性，

才可以将数据信息的核心价值凸显出来。第四，科学化的优化与调整数据处理系统，切实提升数据信息处理水平，并且满足大数据背景下的时代发展需求。

1.2人工智能技术

目前，人工智能技术继续发展，只有创造稳定安全的网络空间环境，才能保证运行顺畅，创造稳定安全的网络空间环境，信息传递环境，做好信息处理工作。计算机系统使用合理化，并以此作为对信息进行操作与处理的关键手段。利用人工智能技术，提升系统信息传输效率。另外，对于隐秘、陌生的数据信息来说，人工智能处理的优势更加显著，能无缝连接许多网络，可以轻松地对密集型数据进行处理。同时，人工智能技术在实际的工作中，还能实现自动逻辑二次变异，开展海量数据的简化处理工作，真正解决信息冗余的风险问题，提升计算机网络系统信息处理水平。不仅可以实现内部资源科学化配置目标，还可以改善计算机网络环境。对于人工智能技术的原理来说，主要就是将人类的行为、思考方式转变为数据，并且归纳到计算机系统中。借助计算机系统，模仿人类的思维与行为，进而实现自动化控制与操作。同时，借助大数据技术，提升计算机网络在数据处理方面的准确性与效率。计算机网络技术的引入，需要面对许多模糊、不确定的数据与信息，并且对不准确的情况进行及时处理。人工智能技术，主要就是对人类的思维方式进行模仿，还可以对分类模糊的信息进行重新整理，还能为网络信息处理提供关键的参考信息。由于网络技术环境下，人们的生活方式以及网络联系更加紧密。所以，做好网络安全管理工作势在必行。

2探索人工智能中运用大数据技术 2.1智能医疗方面

随着智能医学的持续发展，其应用缓慢扩展到诊疗的全过程，不仅提高了医疗管理质量，而且有效整合了区域医疗资源，大数据的智能医疗应用，包含了数据源、内容、处理和应用这4个方面，其中数据来源，就是PC记录、智能硬件监测和医院数据等；数据内容包含了保险和药物研发数据、使用行为和门诊数据、药物销售和用药数据信息、药物流通和病历数据等；数据处理，即对数据进行整理归纳与分析；数据应用，主要是为病患、医生等服务的。比如智能药物研发，

经过合理使用大数据技术迅速挖掘与选择出最佳的化合物，自动建立数学模型，分析新型化合物所具备的化学性质与生理学性质，缩减新型药物研究周期，促使医疗药物安全有效，经过大数据筛选出理想中的临床实验后选择，减少实验时间。再比如，将精准医疗作为例子，当新的诊疗技术，精准医疗经过人类基因测序技术，使用大数据技术探索个体蛋白质组、有关疾病、基因组三者之间的联系，精准定位有关疾病发病机制，得到精准治疗靶点，评价重大缺陷疾病。与过去的医疗手段作比较，精准医疗不但准确且高效，同时可以大大减少对病患的创伤，对已经确诊与没有确诊的治疗和防御都有非常高的临床价值。目前，精准医疗于肿瘤和妇科疾病等方面运用甚广 。

2,2制造行业智能化

制造行业也属于人工智能技术应用的行业范畴，其主要目的是提高制造行业的工作效率，优化产品生产功能，在此基础上发展和加强。使用智能技术，可以让一些复杂的工作通过人工的方式来完成。这种工作一方面可以有效的避免人工方式出现的问题与障碍，同时也能够降低人力资源的损耗，实现阶段性的发展与进步。站在整体产出的角度上来说，随着生产过程中成本消耗的逐渐降低，那么在大数据技术进入到人工智能行业当中之后，各个行业产生的人力资源消耗将会得到显著的控制，提升科学生产水平，避免出现严重的误差与影响。比如说在飞机制造的过程中，传统飞机设计生产需要按照概念设计、初步设计、生产几个环节来完成，而且还需要使用大量的模型来指导生产。

2.3农业生产智能化

农业走向智能化，这是现代生产技术带来的利益和作用，目前我国现有的农业生产走的是一条智能化的道路，不仅体现在一些待季农产品的种植和收割上，也体现在一些反季节作物上，通过人工智能技术，可以有效的为农作物或农产品进行培育。在我国人民群众发展的过程中，农业生产始终都是生活的关键保障，同时也是我国经济发展和社会进步的关键所在。针对于这一情况，随着农业生产技术的逐渐进步与加强，使用大数据技术之后，可以提升生产效率与生产质量。

2.4智能机器人方面

智能机器人的发展需要大数据作为支撑。例如，智能机器人可以进行人体动作模拟，同时分析和理解人体语言，也就是说，通过大数据技术收集人体活动数据信息，然后将该数据信息传输到智能机器人的参数中。智能机器人接收操作员的指令，可以分析指令，实现指令目标。调整好每一项参数信息以后，经过智能技术识别处理参数信息，有效调整每一项参数，然后利用智能技术对这部分数据进行合理运用 。人工智能机器人不但能够识别分析人类语言，还可以实现学习功能，从主观上分析判断人类行为语言，提高智能化水平。为实现精准识别人类行为语言，规定提供大量的语料数据，借此要求提供很多神经元节点，神经元节点数量会对机器人识别精准度有很大的影响，在总体识别率上有一定的差异。

结束语

人工智能技术和大数据技术的结合意味着，在未来，信息技术的发展可以以互补和相互加强的发展模式得到有效实现。这两种技术可以有效地帮助人工智能技术实现增长，同时也有助于大数据技术的融合，而这势必会导致两者实现互相加强的状态。大数据技术的支持，人工智能可以有效的提升应用效果与科学性，所以说相关技术人员需要针对于这一内容进行深度的专业研究，从而保证这一技术可以在未来发挥出重要的作用和效果。

参考文献：

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