大数据场景 互联网、汽车、交通、政务等行业的大数据存储、大数据分析等相关业务,客户在云上自建大数据平台,推荐采用性能更强、兼容性更高的物理机服务器承载。同时,天翼云物理机服务器支持结合对象存储服务的存算分离方案。 容器场景 电商平台、游戏、疫情核酸平台等业务弹性要求较高,性能要求更高的场景,可采用物理机容器方案,相比虚机容器,物理机容器提供更高的部署密度、更低的资源开销、更加敏捷的部署效率。基于云原生技术帮助客户实现降低云化成本目标。
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大数据为人工智能提供了充足的数据源,而人工智能则能够通过大数据的分析和挖掘来提高自身的智能水平。具体来说,大数据和人工智能之间的关系体现在以下几个方面: 1.数据源:大数据为人工智能提供了充足的数据源,这些数据可以用来训练机器学习模型。在没有足够的数据的情况下,机器学习模型无法得到有效的训练,从而无法发挥出更高的智能水平。 2.数据分析:人工智能可以通过大数据的分析和挖掘来提高自身的智能水平。例如,机器学习模型可以通过分析大量的用户数据来预测用户的行为和需求,从而提供更准确的服务。
这就意味着,在算法、机器学习、知识图谱等技术的帮助下对数据进行专业性地挖掘和处理,进而通过数据加工将之变成具有针对性的有效信息,能够帮助我们实现智能化的信息收集和加工,大数据仍然是人工智能的基础。 人工智能的核心是机器学习,其他人工智能技术基本上都在它的基础上发展和进化。简单来说,机器学习就是计算机模仿人类的学习过程和学习行为,从以往的数据或经验中获取新的知识或技能,优化自身性能,并对未来进行预测。
大数据和人工智能是当今科技领域的热门话题,它们的相互作用关系十分密切。简单来说,大数据是指以巨量、高速度、多样化、高价值的数据为特征的数据集合,而人工智能则是通过模拟人类智能行为,实现自主决策、学习和创新的一种智能技术。两者之间的联系主要体现在以下三个方面。 一、大数据促进了人工智能的发展 大数据的出现为人工智能的发展提供了重要的支撑。在传统的人工智能发展过程中,算法的设计是人工进行的,需要根据预测结果不断地修改和调整。
写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢! 本专栏目录结构和文献引用请见100个问题搞定大数据理论体系 解答 大数据让人工智能变得更加智能, 人工智能让大数据变得更有价值。 人工智能和机器学习 机器学习是当前人工智能领域最热门的研究方向,本质上机器学习就是从人类学习中借鉴而来的,分为浅层学习和深度学习。
存算一体大数据平台解决方案 播放视频 天翼云存算一体大数据平台方案,支持一站式、全流程的可视化数据开发与管理,可满足多种应用场景。同时基于中国电信内部实践检验,能够保证平台的安全稳定。
天翼云大数据平台率先通过信通院无服务器架构大数据平台测试 近日,天翼云大数据平台顺利完成中国信通院无服务器(Serverless)架构大数据平台测试,成为首批通过该测试的单位之一。本次测试依据《基于无服务器(Serverless)架构的大数据平台技术要求》展开。该要求是中国信通院云计算与大数据研究所依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601),联合大数据产业甲方用户与头部企业参与编制的技术标准,覆盖资源调度、数据应用、应用管理三大能力域。
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联合信通院发布《大数据平台云化改造实践指南(2024年)》,天翼云助力赋能数据要素价值释放
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