大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個學(xué)起來比較難？如何學(xué)好大數(shù)據(jù)與人工智能？我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。目前，我還帶著研發(fā)團隊去做相關(guān)的落地項目，所以我會回答這個問題。大數(shù)據(jù)的研發(fā)圍繞數(shù)據(jù)展開，涉及數(shù)據(jù)采集、

大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個學(xué)起來比較難？如何學(xué)好大數(shù)據(jù)與人工智能？

我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。目前，我還帶著研發(fā)團隊去做相關(guān)的落地項目，所以我會回答這個問題。

大數(shù)據(jù)的研發(fā)圍繞數(shù)據(jù)展開，涉及數(shù)據(jù)采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、展現(xiàn)和應(yīng)用。涉及的崗位也很多，有的崗位難度大，比如數(shù)據(jù)安全和分析，有的崗位難度相對較小，比如數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清理。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展極大地促進了人工智能的發(fā)展，因為數(shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，所以從這個角度來看，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和人工智能的發(fā)展必然是相互促進的。正是從大數(shù)據(jù)研發(fā)到機器學(xué)習(xí)，我進入了人工智能領(lǐng)域，這也是很多人進入人工智能領(lǐng)域的途徑。

機器學(xué)習(xí)涉及的核心步驟包括數(shù)據(jù)收集、算法設(shè)計、算法訓(xùn)練、算法驗證和算法應(yīng)用。數(shù)據(jù)是機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。只有有足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)才能順利進行，而大數(shù)據(jù)的特點是海量數(shù)據(jù)。

人工智能的研究主要涉及自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學(xué)習(xí)、計算機視覺和機器人學(xué)六個部分?？梢哉f，人工智能是一門典型的跨學(xué)科專業(yè)，涉及的內(nèi)容多而復(fù)雜。因此，人工智能雖然經(jīng)歷了半個多世紀(jì)的發(fā)展，但仍處于初級階段。目前，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大量的agent被應(yīng)用于許多特定場景。相信今后藥劑的應(yīng)用將更加普遍。

大數(shù)據(jù)和人工智能并不簡單。它們都需要一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過程和長期的實驗。它們緊密相連。可以說你有我，我也有你。從學(xué)習(xí)的角度來說，建議從大數(shù)據(jù)入手，這樣會比較順暢。

機器視覺與計算機視覺的區(qū)別是什么？

計算機視覺和機器視覺，首先應(yīng)用場景是不一樣的

其次，我覺得最大的區(qū)別在于重點的技術(shù)要求不一樣，甚至有很大的不同。

計算機視覺，主要用于定性分析，如分類識別，這是一個杯子，那是一只狗?；蛘咦錾矸葑R別，比如人臉識別，車牌識別?；蛘咦鲂袨榉治?，比如入侵、游蕩、剩飯剩飯、人群聚集等

機器視覺主要關(guān)注數(shù)量的分析，比如通過視覺測量零件的直徑。一般來說，它要求高精度。當(dāng)然，不能按質(zhì)量或數(shù)量來做。一些計算機視覺應(yīng)用還需要分析數(shù)量，比如商場里的人數(shù)。有些機器視覺還需要對質(zhì)量進行分析，比如零件的自動分類。但一般來說，計算機視覺對質(zhì)量的要求不是很高。商場里人數(shù)的統(tǒng)計誤差不能殺人，但機器視覺確實可以，比如說測量出的道岔間距。

既然要求如此之高，機器視覺比計算機視覺更難嗎？