1. 异常检测
对于任何数据集,可以使用大数据分析来检测异常。这里的故障检测、传感器网络、生态系统分配系统的健康状况都可以通过大数据技术来检测。
2. 贝叶斯定理
贝叶斯定理是指根据已知条件推断事件发生的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前事件的基础上预测。对于大数据分析,这个定理是最有用的,它可以使用过去或历史数据模式计算客户对产品感兴趣的可能性。
3. 模式识别
模式识别是一种机器学习技术,用于识别一定数量数据中的模式。在训练数据的帮助下,这些模式可以被识别出来,被称为监督学习。
4. 图论
图论建立在图形研究的基础上,图形研究中会使用到各种顶点和边。通过节点关系,可以识别数据模式和关系。该模式对大数据分析人员进行模式识别有一定的帮助。这项研究对任何企业都很重要且有用。
大数据和人工智能,两种技术交叉促进,大数据在人工智能的多个领域都有着突出的作用。
在智能医疗之中,利用大数据和人工智能技术,可以将一些医疗工作交由智能机器人进行,并且在一些方面可能比人类会更加的优秀,比如,在对患者进行一些手术的时候,智能机器人能够排除人身上的紧张、注意力不集中等方面的情绪,对病人的病情可以进行更加精准的手术。
同时通过智能机器人还可以对病人进行精确地检查,分析、整理出合理的数据,使得医生对病人病情有全方位的了解,从而更早的对病情进行救治。