而将大数据描述如下:
“大数据是如此的庞大或者复杂,以至于传统的数据处理应用软件不足以处理它们。”
计算机已经变得如此强大,以至于我们现在有能力在每秒存储数百万条的数据记录。不幸的是,分析数据的能力可能是一个瓶颈,继续使用传统的方法并不可取。
人工智能和大数据:完美结合
那么,大数据为什么会引起对人工智能的关注呢?答案很简单,人工智能可以用传统人类无法处理的方式来处理大数据集。
以银行应用程序为例。该应用程序每秒钟的数据流以百万级来记录,我们希望它在异常活动发生时发出警报,例如欺诈或者盗窃等行为。遇到这种情况,人们也许不太可能完整地去处理和分析这一数据量,而是选择一个小片段,一秒一秒的处理。即使有数以百计的人在分析欺诈可能性的情况下,如此大量的数据也会降低决策能力。
那么对于传统的数据处理系统呢?问题是,它们仅仅是算法,必然会束缚那些相同的逻辑。当寻找异常的时候,灵活性是必需的,但传统的方法并不擅长。
现在我们进入人工智能。这些系统运行起来具有模糊性。他们预测,会考虑一条路径,但是如果新数据否定了一个推理思路,那么就可以放弃它了,然后开始寻找一个新的方向。由于在给人工智能系统提供更多数据时它会变得更聪明,因此这非常适合于识别随时间变化的异常。
现在让我们来看看一些大数据应用的人工智能技术。
应用于大数据的人工智能技术
外推
外推是在原始观测范围之外,根据变量与其它变量的关系来评估变量的值的过程。我们假设一些数据呈现出一种趋势,公司高管想知道:如果这种趋势持续下去,三个月后公司将会发展到什么情况?外推法可以做到。请记住,并非所有的趋势都是线性的。线性趋势很简单;一个简单的直线图就足够了。非线性的趋势需要更多地参与,这就是外推函数有用处的地方。这些算法是基于多项式、圆锥曲线或曲线方程的。
异常检测
异常检测也被称为异常值检测。它包括标识不符合预期模式的识别数据项、事件或观测,或数据集中的其它项。异常检测可以识别诸如银行欺诈(先前提到的AI的应用)之类的事件。它也适用于几个其它领域,包括(但不限于):故障检测、系统健康监测、传感器网络和生态系统干扰。
贝叶斯原理
在概率论和数理统计学之中,贝叶斯原理描述了一个事件的概率,它是基于与事件相关的条件前验知识。这是基于先前事件来预测未来的一种方式。假设一个公司希望知道哪些客户有流失的风险。使用贝叶斯方法,可以收集满意度不足的客户的历史数据,并用于预测以后有可能流失的客户。这是一个非常适合应用大数据的例子,因为更多的历史数据被馈送到贝叶斯算法里,其预测结果变得更准确。
自动化计算密集型人类行为
在某些情况下,人类有可能分析大量的数据,但随着时间的推移,这很繁琐,就需要人工智能来帮忙。基于规则的系统可以用来从人类这里提取、存储和操纵知识,以便以有用的方式来解释数据。在实践中,规则是从人类经验中产生出来的,并表示为一组“如果-那么”的语句,它们使用一组断言,在这些断言上面创建如何对其采取行动的规则。基于规则的系统可以用来创建软件来代替人类专家提供问题的答案。这些系统也可以称为专家系统。考虑一个公司,它有一个能为特定目标分析数据的人类专家,但是,这项任务比较单调乏味。基于规则的系统可以捕获和自动操作这种专门技能。
图形原理
在数学中,图形原理是用来模拟对象之间成对关系的数学结构的研究。在此上下文中的图形由顶点、节点或由边、圆弧和线段连接的点组成,并且可以相当复杂和庞大。利用图形原理,可以很容易地了解数据之间的关系。例如,考虑一个复杂的计算机网络。图形原理可以提供一些见解,以了解网络中的瓶颈如何导致其它问题以及某一特殊瓶颈的根本原因。
模式识别
顾名思义,模式识别用于检测数据中的模式和规律,它是机器学习的一种形式。模式识别系统利用数据训练的过程被称为监督学习。它们还可以被用来发现以前未知的数据模式,这个过程称为无监督学习。与基于单个数据类型的潜在异常的异常检测方法不同,模式识别可以发现以前在多个数据片中未知的模式,并考虑数据之间的模式(或关系)。一个公司(包括任何行业)可能都有兴趣知道什么时候发生了不寻常的事情,比如如果消费者突然开始购买一种与另一种一起购买的商品。这种模式可能是一个企业所感兴趣的。
总之,人工智能是一种在大数据世界中指引方向和收集规律的方法。
【TechWeb】12月2日消息,金山软件发布公告称,于2019年12月2日,金山云集团与某个金山云股东、高级管理人员及中国互联网投资基金(有限合伙)订立购股协议,金山云(作为发行人)同意向中国互联网投资基金投资者发行约5509万股每股票面价值 0.001美元的D+系列优先可转换股份,代价为5000万美元。假设(i)金山云的所有优先股按1:1之转换比例悉数转换为金山云普通股;及(ii)购股权计划项下的所有股份及僱员持股计划(包括信託契据)项下保留以供发行的所有股份获发行,于完成购股协议项下拟进行交易后,金山云将由中国互联网投资基金投资者拥有约1.8868%,而本公司于金山云的股权将由49.1251%减少至48.1982%。金山云将仍为本公司附属公司。董事会进一步宣佈,于购股协议完成时或之前,金山云当时的所有股东将订立经重列股东协议,据此,D+系列优先股持有人有权于以下情况下要求金山云购买彼等持有的D+系列优先股:(i)D系列合资格公开发售未于特定期限内完成;(ii)金山云的任何B系列优先股持有人已根据经重列股东协议要求金山云购买其持有的B系列优先股;(iii)金山云的任何C系列优先股持有人已根据经重列股东协议要求金山云购买其持有的C系列优先股;或(iv)金山云的任何D系列优先股持有人已根据经重列股东协议要求金山云购买其持有的D系列优先股。金山云集团主要从事云技术的研发并提供相关服务。中国互联网投资基金投资者为于中国注册成立的有限合伙,主要从事互联网领域的股权投资。就董事作出一切合理查询后所深知、尽悉及确信,中国互联网投资基金投资者及其最终实益拥有人均为独立于本公司及其关连人士的第三方。
最近一段时间,大家发现很多网站关键词库和流量都在直线下滑,站长圈可以说是哀嚎遍野。即便是一些大站权重站,有些也难逃厄运。如上图所示,图中案例就是一个之前操作过快排而被惩罚的站点。其下场不可谓不悲壮。在这里我们先了解一下快排。现在的快排,主要分为两类:模拟点击;发包技术。其中模拟点击是租用大量的服务器和ip,在服务器上搭建一个模拟浏览器并使用脚本在浏览器上模拟用户的搜索行为,来提高页面在百度的评分。发包技术是直接伪造用户搜索浏览行为参数,直接将数据包post给百度,可以快速的将页面在百度的评分提高。发包技术中不乏上千指数大词3天上首页的案例。这种快排方式严重干扰了百度搜索的市场环境,因此百度在进行了打击快排灰度测试后,开始扩大算法应用范围,其结果就是如今的大量网站的关键词库像瀑布一样直线下降。既然算法已经来了,我们也只有选择原谅,哦不,是选择面对。百度打击快排,最主要的首段就是靠抓取快排的特征。其中发包快排的特征比模拟点击特征明显很多,因此如果您还要继续做快排,对于发包快排的供应商一定要慎重又慎重的选择。那么模拟点击就不会被打击吗?也一样会被打击。做模拟点击的作弊网站,有个很大的特征就是:有大量的词的点击率超过了50%甚至接近100%。这种极其不正常的现象,让百度也有了反击的方向。因此如果还要做模拟点击,就必须降低点击率。否则依然一抓一个死。当然,我在这里并不是提倡大家做快排,既然是快排,就有被惩罚的风险,靠白帽技术安心优化,为更多的用户提供搜索价值,百度自然会将您的网站排名提升上去,自然会将搜索流量像你倾斜。快排就像一杯毒药,你喝或者不喝,都是你的选择。既然百度开始打击了,我们就必须沉着的去面对。如果可以的话,现阶段不要去碰快排这个雷区,安心做优化,做内容,做外链,为真正的搜索用户做好服务,才是最好的选择。上图那样稳定的幸福,又有谁不想要呢?
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