大数据和人工智能需要什么呀

首先需要理解人工智能与大数据的区别：

人工智能主要有三个分支：1基于规则的人工智能；2无规则，计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法，进行智能处理的人工智能；3基于神经元网络的一种深度学习。

大数据分为“结构化数据”与“非结构化数据”。“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等，存储于普通的数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据。相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的，包括电子邮件、文本文件、图像、视频等数据。

如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。

如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。

不会吧不会吧，不会还有人不知道谷爱凌在自由式滑雪大跳台决赛上完成神奇逆转，为中国队夺下第三枚金牌吧！这是她获得的首个冬奥会奖牌，期待天才少女后面的表现！

不过随着夺冠的相关热搜齐齐上榜，还有一串数字“1620”也在热搜上，这又是什么意思？看来很多人对自由式滑雪还是不太了解，那就让小编为你好好科普一下吧。

什么是自由式滑雪？Comment by 贺甜: 以下关于自由式滑雪的干货介绍不够，请再增加点内容。用接地气的、通俗易懂的语言介绍自由式滑雪几个项目的内容，重点介绍大跳台、坡面障碍技巧和U型池技巧。还可以提一下谷爱凌即将参加后两个项目，可以简单介绍下她在这两项目的过往成绩和这两项目的比赛时间。以上素材整合在这一段中。

想要揭秘这串数字，先要了解什么是自由式滑雪。所谓的自由式滑雪，是运动员们以雪板和雪杖为工具，在专门的滑雪场上展现华丽技巧和娴熟技术的一项运动。看着健儿们在空中轻盈的旋转翻腾，这观赏性不要太强哦。

1979年，国际滑雪联合会正式承认自由式滑雪项目，并制定了限制规则。中国第一枚雪上项目的奥运金牌就产生于这一项目，由韩晓鹏在2006年都灵冬奥会自由式滑雪男子空中技巧比赛中获得。

咱们青蛙公主爱凌参加了大跳台、坡面障碍技巧和U型场地三个项目。这次夺冠的大跳台项目是本届冬奥会的新增项目，运动员们需要在一个仰角的跳台上完成翻转跳跃，再由裁判根据技术难度、落地姿态等等综合打分。

坡面障碍技巧比赛，则需要运动员在赛道中的各种轨道、坡面等障碍上完成技术动作，主要看的就是动作的难度和花样；U型场地技巧的赛道就像一个半圆的桶，运动员们从一端滑下来完成空中动作。

谷爱凌最擅长的就是坡面障碍技巧啦，去年世锦赛上也拿到了这个项目的金牌，本届北京冬奥会上最后会收入多少金牌，让我们拭目以待！

“1620”是什么意思？

自由式滑雪大跳台比赛上，运动员需要从起跳台跃向空中，在空中完转体成动作，后在着陆坡落地。1620，代表的是空中的旋转度数，也就是空中转体四圈半的技术动作。

别看这只是一串数字，目前世界一线的大跳台比赛里，这还是冬奥会上女子运动员第一次完成这一动作！不得不再次感叹谷爱凌真的太牛了！

看着妹妹逆转比赛，凭借超高难度动作夺金实在让人热血沸腾，好想也能在雪道上灵活地驰骋啊，只不过年假刚过又没时间，只好先拿手机上“中国人保”APP里的滑雪游戏过过瘾了，周末一定要找个时间安排滑雪！万一游戏里可以赢个运动相机，还能美美拍照呢。

我想很多人爱上滑雪，不仅是被运动的独特魅力所吸引，也是被运动员们永远拼搏的精神所感染，我们不仅要为谷爱凌点赞，更要为所有不断挑战自我的运动员们加油！

　　数据标注是对未经过处理的初级数据，包括文字、语音、、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可以识别的过程。

　　人工智能是通过机器学习，大量学习已知样本，有了预测能力之后再预测未知样本，以达到智能化自主识别的效果。智能的前提是人工，智能结果的输出是多次人工样本的输入，通过人工标注海量的正确的数据样本让机器具备人类的思维和行为方式。所以说数据标注是智能的前提。

　　在日常生活中，数据标注已被运用到很多场景之中，如自动驾驶领域、金融领域、智慧家居领域、安防领域、智慧医疗领域等。

　　以我们最常见的淘宝智能客服为例，当我们在购物时遇到问题，需要和智能客服进行沟通，根据我们的咨询内容让我们更细分的选择对应场景，最终定位到我们的实际问题场景中，根据具体的问题做出回答。在这一场景中，数据标注的具体工作就是对海量用户咨询的语言文字进行分类打标，把应对用户咨询的问题事先打标好，然后放入对应的模型中，建立机器人的应答知识库。机器人在收到用户发出的指令时，需要识别指令和哪个细分问题相似度高，然后选取哪个问题作为给用户的答案。