大数据和人工智能是当今最流行和最有用的技术之一。人工智能已存在十多年，而大数据仅在几年前才出现。计算机可用于存储数百万条记录和数据，但分析此数据的能力由大数据提供。

我们可以说，大数据和人工智能共同构成了两种令人惊叹的现代技术，它们可以促进机器学习，不断重复和更新数据库，并借助人工干预和递归实验。

大数据和人工智能

大数据和人工智能被数据科学家或其他大公司视为两个机械巨头。许多组织认为人工智能将带来数据的革命。机器学习被认为是AI的高级版本，各种机器可以通过分析数据来发送或接收数据并学习新概念。大数据有助于组织分析现有数据并从中获取有意义的信息。

例如，我们可以考虑一家皮革服装制造商将其服装出口到欧洲并且不了解客户利益，而不仅仅是从市场收集数据并通过各种算法进行分析，商家可以识别客户行为和利益。根据他们的兴趣，他们可以提供布料。为此，算法也可以帮助找到洞察力和准确信息。

大数据如何帮助人工智能实验

众所周知，人工智能将减少整体人为干预和工作，因此人们认为人工智能拥有所有机器学习功能，并将创建将接管人类工作的机器人。由于人工智能的扩张，人类的工作将会减少，大数据的参与已经破坏和改变了这种思想。由于机器可以根据事实做出决定，但不能涉及情感交互，但由于大数据，数据科学家可以参与并以正确的方式做出正确的决定。

对于任何制药组织的数据科学家，他不仅可以分析客户的需求，还可以抑制该地区特定市场的当地规则。根据任何药物中使用的盐，它们可以为该市场提供最佳选择，而在机器学习的情况下，它应该是不可能的。

因此，很明显，人工智能和大数据的合并不仅可以同时涉及人才和学习，还可以为任何新的品牌带来许多新的概念和选择。人工智能和大数据的结合可以帮助供应商以最佳方式了解客户的兴趣。通过使用机器学习概念，供应商可以在最短的时间内识别客户的利益。

大数据如何帮助全球多元化？

随着时间的推移，新的技术和工具被引入市场，因此机器学习和人工智能工具的成本也显著降低。由于价格下降，该技术将被许多组织采用。即使在具有多元文化，语言，宗教的全球地区，技术和工具也会被采用。同时，供应商必须根据客户需求为市场提供同等的解决方案。

大数据技术和工具将帮助供应商根据其所在地区和语言为客户提供相关解决方案，同时机器学习将帮助他们向供应商提供解决方案。与任何以女性为导向的产品一样，斯里兰卡和伊朗市场的产品销售方式将完全不同，因为两个地区的女性情绪可能完全不同。

大数据和人工智能将提升市场分析洞察力

目前，大数据和人工智的服务提供商并不知道他们的客户究竟在哪里以及他们的需求是什么？随着时间的推移，他们将实现确切的客户要求，并相应地规划产品和产品功能。随着时间的推移，供应商将意识到客户确切需求是什么？即使是基于AI的解决方案也可能需要经历巨大的变化，因为客户的要求可能会有所不同。

与大数据一起使用的AI技术

有几种与大数据一起使用的AI技术，下面列出的是其中一些：

异常检测

对于任何数据集，如果未检测到异常，则可以使用大数据分析。在这里，可以使用大数据技术检测故障检测，传感器网络，生态系统的健康状况。

贝叶斯定理

贝叶斯定理用于基于预先知道的条件来识别事件的概率。甚至任何事件的未来也可以在之前的事件的基础上预测。对于大数据分析，该定理是最佳使用的，并且可以通过使用过去或历史数据模式提供任何客户对产品感兴趣的可能性。

模式识别

模式识别是一种机器学习技术，用于识别一定数量的数据中的模式。在训练数据的帮助下，可以识别模式并将其称为监督学习。

图论

图论基于使用各种顶点和边的图研究。通过节点关系，可以识别数据模式和关系。这种模式非常有用，可以帮助大数据分析师进行模式识别。这项研究对任何企业都很重要。

总结

可以说，AI和大数据是广泛使用的两种新兴技术，这些技术可以提供更好的客户体验，它们可以被混合使用。

人工智能和大数据使用了许多方法和技术，但它们可以以集成的方式使用，并提供用来分析客户兴趣并为他们提供最佳服务。