Java跟大數(shù)據(jù)哪個容易學？大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，我也出版過Java編程書籍，所以我來回答這個問題。首先，Java是一種編程語言，廣泛應用于W人工智能的發(fā)展前景？人工智能發(fā)展趨勢？要真正理解這

Java跟大數(shù)據(jù)哪個容易學？

大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，我也出版過Java編程書籍，所以我來回答這個問題。

首先，Java是一種編程語言，廣泛應用于W

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢？要真正理解這個問題，首先要明白支撐人工智能發(fā)展的核心技術是什么。答案很簡單。

第一是算法，第二是算力，第三是數(shù)據(jù)，第四是網(wǎng)絡。很容易弄清楚這些主要制約因素的發(fā)展狀況和趨勢。

算法方面，以深度學習為代表的機器學習近年來有了實質性的突破，新算法據(jù)說用之不竭，未來可期！

在計算能力方面，隨著gpu和云存儲技術的快速發(fā)展，Moore 美國的法律已經(jīng)被打破，道路是光明的。

在網(wǎng)絡方面，5g在未來將是必要的不過一網(wǎng)到底的趨勢越來越明朗，并沒有太大的問題。

那真的沒問題嗎？葉飛

問題出現(xiàn)在名為人工智能滋養(yǎng)的數(shù)據(jù)上。問題出在哪里？

目前數(shù)據(jù)收集沒有問題。

問題在于數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)一致性、處理時間，尤其是與工業(yè)機理密切相關的數(shù)據(jù)預處理。為什么，既懂行業(yè)又懂數(shù)據(jù)科學的人太少，積累的機制和經(jīng)驗太少，這是人工智能發(fā)展的最大瓶頸?。。。?/p>