计算机视觉 大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？
大数据开发与人工智能哪个学起来比较难？如何学好大数据与人工智能？
我的研究方向是大数据和人工智能。目前，我还带着研发团队去做相关的落地项目，所以我会回答这个问题。
大数据的研发围绕数据展开，涉及数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、展现和应用。涉及的岗位也很多，有的岗位难度大，比如数据安全和分析，有的岗位难度相对较小，比如数据整理和数据清理。
大数据的发展极大地促进了人工智能的发展，因为数据是智能的基础，所以从这个角度来看，大数据的发展和人工智能的发展必然是相互促进的。正是从大数据研发到机器学习，我进入了人工智能领域，这也是很多人进入人工智能领域的途径。
机器学习涉及的核心步骤包括数据收集、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。数据是机器学习的基础。只有有足够的训练数据，机器学习才能顺利进行，而大数据的特点是海量数据。
人工智能的研究主要涉及自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学六个部分。可以说，人工智能是一门典型的跨学科专业，涉及的内容多而复杂。因此，人工智能虽然经历了半个多世纪的发展，但仍处于初级阶段。目前，随着大数据的发展，大量的agent被应用于许多特定场景。相信今后药剂的应用将更加普遍。
大数据和人工智能并不简单。它们都需要一个系统的学习过程和长期的实验。它们紧密相连。可以说你有我，我也有你。从学习的角度来说，建议从大数据入手，这样会比较顺畅。
机器视觉与计算机视觉的区别是什么？
计算机视觉和机器视觉，首先应用场景是不一样的
其次，我觉得最大的区别在于重点的技术要求不一样，甚至有很大的不同。
计算机视觉，主要用于定性分析，如分类识别，这是一个杯子，那是一只狗。或者做身份识别，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如入侵、游荡、剩饭剩饭、人群聚集等
机器视觉主要关注数量的分析，比如通过视觉测量零件的直径。一般来说，它要求高精度。当然，不能按质量或数量来做。一些计算机视觉应用还需要分析数量，比如商场里的人数。有些机器视觉还需要对质量进行分析，比如零件的自动分类。但一般来说，计算机视觉对质量的要求不是很高。商场里人数的统计误差不能杀人，但机器视觉确实可以，比如说测量出的道岔间距。
既然要求如此之高，机器视觉比计算机视觉更难吗？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
