
隨著科技的發(fā)展,信息的收集也越來(lái)越容易,再加上摩爾定律,大的數(shù)據(jù)量處理也成為了可能。
大數(shù)據(jù)有什么作用?其實(shí)數(shù)據(jù)中是包含各種規(guī)律的,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)據(jù)以不在那么直觀,再加上超大的數(shù)據(jù)量,人工已經(jīng)很難從中找到規(guī)律或者關(guān)聯(lián)了,但這并不意味著這些規(guī)律聯(lián)系永遠(yuǎn)無(wú)法被發(fā)掘出來(lái),事實(shí)上,計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展和機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論的發(fā)展為挖掘其規(guī)律帶來(lái)了可能,建立適當(dāng)?shù)哪P?,我們就可以發(fā)掘出其中一部分關(guān)聯(lián)規(guī)律,但我相信并不是所有的,可能任何數(shù)據(jù)中都有其隱藏的深層規(guī)律。理論在逐步完善,科技也在飛速發(fā)展,我相信未來(lái)這些問(wèn)題都會(huì)被一一解決的。
也許很多人對(duì)大數(shù)據(jù)的作用沒(méi)有直觀的了解,舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子??催^(guò)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的人可能都知道這個(gè)例子,如果你有超市所有的購(gòu)物記錄的話,你可能會(huì)發(fā)現(xiàn),很多人在買(mǎi)尿布時(shí)都會(huì)買(mǎi)啤酒,你將這兩者擺在一起,很容易提升其銷量。另外,還有好多類似的例子,這里我再說(shuō)一下推薦系統(tǒng),如果你常在當(dāng)當(dāng)或者亞馬遜買(mǎi)書(shū)的話,你會(huì)看到網(wǎng)站會(huì)推薦一些書(shū),很多時(shí)候,你要買(mǎi)的下一本書(shū)就在其中,這并不是網(wǎng)站猜的準(zhǔn),其實(shí)是根據(jù)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得來(lái)的。比如1萬(wàn)個(gè)買(mǎi)了《機(jī)器學(xué)習(xí)》的用戶中有1000個(gè)又買(mǎi)了《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》,這要比買(mǎi)其它書(shū)的比例高的多,那么如果你買(mǎi)了《機(jī)器學(xué)習(xí)》,系統(tǒng)就會(huì)認(rèn)為你非常有可能會(huì)買(mǎi)《機(jī)器學(xué)習(xí)導(dǎo)論》,這時(shí)候就把這本書(shū)推薦給你。 這只是根據(jù)用戶購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行分析的推薦方法,還有對(duì)商品類別進(jìn)行分析的推薦方法,可能準(zhǔn)確率會(huì)更高些。事實(shí)上,亞馬遜有三分之一的訂單來(lái)著于它的推薦系統(tǒng)。
我感覺(jué),大數(shù)據(jù)會(huì)變革非常多的行業(yè),實(shí)際上已經(jīng)變革了很多行業(yè)了。
傳統(tǒng)的交通行業(yè)首先應(yīng)當(dāng)被變革。你應(yīng)該注意到街上的紅綠燈了,每天每個(gè)時(shí)段間隔時(shí)間都是一樣的,但事實(shí)上,每天不同手段過(guò)往的車流量并不是一樣的,適當(dāng)改變紅綠間隔時(shí)間,也許會(huì)大大降低汽車尾氣的排放量并節(jié)省能源。這并不是很難實(shí)現(xiàn),只要在現(xiàn)有紅綠燈上加裝傳感器統(tǒng)計(jì)不同時(shí)段的車流量即可。統(tǒng)計(jì)所有易發(fā)交通事故的地方,然后在那些易發(fā)地適當(dāng)?shù)淖鲂┐胧?,可能?huì)挽救很多人的生命。聽(tīng)說(shuō)智能交通已經(jīng)有人在做了。 另外,大數(shù)據(jù)也可以用來(lái)做基礎(chǔ)設(shè)施的選址的依據(jù),可節(jié)約很多成本,甚至規(guī)劃公交路線,這也不是不可能。
現(xiàn)在人們所能收集的數(shù)據(jù)只占所有數(shù)據(jù)中非常小的一部分,能發(fā)掘的信息也是少部分,以后可能隨著傳感器的大量應(yīng)用,我們會(huì)獲取的前所未有的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將幫助我們過(guò)上更優(yōu)的生活,甚至解決一些人類目前沒(méi)有解決的問(wèn)題,我感覺(jué)以后就是人工智能和大數(shù)據(jù)的天下了。
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