大數(shù)據(jù)和人工智能都不簡(jiǎn)單，都需要一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程和長(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)，二者聯(lián)系密切，不存在誰(shuí)更難，因?yàn)槎加须y以把控的難點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)的進(jìn)展極大促進(jìn)了人工智能的進(jìn)展，因?yàn)閿?shù)據(jù)是智能的基礎(chǔ)，所以從這個(gè)角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)的進(jìn)展與人工智能的進(jìn)展必定是互相促進(jìn)的。

大數(shù)據(jù)和人工智能都不簡(jiǎn)單，都需要一個(gè)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)程和長(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)，二者聯(lián)系密切，可以說(shuō)你中有我、我中有你。從學(xué)習(xí)的角度出發(fā)，建議從大數(shù)據(jù)開(kāi)始學(xué)起，這樣會(huì)更加順利一些。

大數(shù)據(jù)相當(dāng)于人的大腦從小學(xué)到大學(xué)記憶和存儲(chǔ)的海量知識(shí)，這些知識(shí)惟獨(dú)通過(guò)消化，汲取、再造才干制造出更大的價(jià)值。人工智能打個(gè)比喻為一個(gè)人汲取了人類(lèi)大量的知識(shí)，不斷的深度學(xué)習(xí)、進(jìn)化成為一方高人。人工智能離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，更是基于云計(jì)算平臺(tái)完成深度學(xué)習(xí)進(jìn)化。人工智能是基于大數(shù)據(jù)的支持和采集，運(yùn)用于人工設(shè)定的特定性能和運(yùn)算方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，大數(shù)據(jù)是不斷采集、沉淀、分類(lèi)等數(shù)據(jù)積存。與以前的眾多數(shù)據(jù)分析技術(shù)相比，人工智能技術(shù)立足于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)進(jìn)展出多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而可以進(jìn)行深度機(jī)器學(xué)習(xí)。與以外傳統(tǒng)的算法相比，這一算法并無(wú)多余的假設(shè)前提（比如線性建模需要假設(shè)數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系），而是完全利用輸入的數(shù)據(jù)自行模擬和構(gòu)建相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)。這一算法特點(diǎn)決定了它是更為靈便的、且可以根據(jù)不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)而擁有自?xún)?yōu)化的能力。

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