在計算機科學中，任何設備都可以感知到它的環(huán)境，并采取一些行動來最大限度地發(fā)揮它在某些目標上的成功機會。

現在我們進入人工智能。在大數據處理時候應用相關技術不夠成熟，隨著人工智能技術逐步強大成熟，我們將人工智能技術與大數據相結合，同比使用傳統計算機技術與大數據相結合速度快很多，隨著時間的推移變化會越來越快，越來越智能。下面介紹下人工智能在大數據中有哪些應用場景：

人工智能在大數據中有哪些應用場景之外推。

外推是根據變量與其他變量之間的關系，在原始觀測范圍之外評估變量值的過程。我們假設有些數據呈現出一種趨勢，公司高管想知道:如果這種趨勢持續(xù)下去，公司三個月后會發(fā)展到什么程度？外推可以做到。請記住，并不是所有的趨勢都是線性的。線性趨勢很簡單；一個簡單的直線圖就夠了。非線性趨勢需要更多的參與，這是外推函數的有用之處。這些算法是基于多項式、圓錐曲線或曲線方程。

人工智能在大數據中有哪些應用場景之異常檢測。

異常檢測也被稱為異常值檢測。它包括識別數據項、事件或觀察項目，或數據集中的其他項目，這些項目不符合預期模式。異常檢測可以識別銀行欺詐(前面提到的AI應用)等事件。也適用于其他幾個領域，包括(但不限于)：故障檢測，系統健康監(jiān)測，傳感器網絡和生態(tài)系統干擾。

人工智能在大數據中有哪些應用場景之貝葉斯原理。

在概率論和數學統計學中，貝葉斯原理描述了事件的概率，這是基于與事件相關的條件預測知識。這是一種基于之前事件預測未來的方式。假設一家公司想知道哪些客戶有流失的風險。通過使用貝葉斯方法，我們可以收集滿意度不足的客戶的歷史數據，并使用它來預測未來可能會流失的客戶。這是一個非常適合應用大數據的例子，因為更多的歷史數據被送到貝葉斯算法中，預測結果變得更加準確。

人工智能在大數據中有哪些應用場景之計算密集型人類行為的自動化。

在某些情況下，人類可能會分析大量的數據，但隨著時間的推移，這是非常繁瑣的，需要人工智能的幫助。基于規(guī)則的系統可以用來從人類那里提取、存儲和操作知識，以便以有用的方式解釋數據。在實踐中，規(guī)則是從人類經驗中產生的，并表達為一組“如果-那么”的句子。他們使用一組斷言來創(chuàng)建如何在這些斷言中采取行動的規(guī)則。基于規(guī)則的系統可以用來創(chuàng)建一個軟件來代替人類專家提供問題的答案。這些系統也可以稱為專家分析。

人工智能在大數據中有哪些應用場景之圖形原理。

在數學中，圖形原理是對數學結構的研究，用于模擬對象之間的成對關系。上下文中的圖形由頂點、節(jié)點或邊緣、圓弧和線段連接的點組成，可以相當復雜和龐大。利用圖形原理，我們可以很容易地理解數據之間的關系。例如，考慮一個復雜的計算機網絡。圖形原理可以提供一些見解，了解網絡中的瓶頸如何引起其他問題以及某個特殊瓶頸的根本原因。

人工智能在大數據中有哪些應用場景之模式識別。

顧名思義，模式識別用于檢測數據中的模式和規(guī)律，是機器學習的一種形式。模式識別系統利用數據訓練的過程稱為監(jiān)督學習。它們也可以用來發(fā)現以前未知的數據模式，這個過程叫做無監(jiān)督學習。與基于單個數據類型的潛在異常檢測方法不同，模式識別可以發(fā)現以前在多個數據電影中未知的模式，并考慮數據之間的模式(或關系)。一個公司(包括其他任何行業(yè))可能有興趣知道什么時候發(fā)生了什么不尋常的事情，比如消費者突然開始購買一個產品。總而言之，人工智能是指導大數據世界方向和收集規(guī)律的一種方法。

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