涕零
A. 大数据与物联网有什么关联
大数据分析
物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要可扩展以适应数据流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这些报告将给企业带来竞争优势。
由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型，可以完成不同类型的分析。
流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起，以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。
地理空间分析
另一类大数据分析方法是基于地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。
挑战
目前，我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是，由于这些技术仍处于发展阶段，因此这些组织面临许多挑战。例如：
集成
由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可操作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是，提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。
隐私
物联网系统通常具有敏感信息，需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构，这将增加安全风险。因此，采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。
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B. 人工智能入门书籍
人工智能是计算机科学的一个分支，并不是一个单一学科，图像识别、自回然语言处理、机器人答、语言识别、专家系统等等，每一个研究都富有挑战。对人工智能感兴趣，但无法确定具体方向，如何了解人工智能现状和研究领域？
笔者推荐4本科普书，对于大多数人来说，阅读难度不高，公式和理论少，内容有趣，能读得下去；信息较新鲜且全，要有一定阅读价值，能够有深入的思考当然更好。书单不长，只用做科普入门。
1、《超级智能》
2、《我们最后的发明：人工智能与人类时代的终结》
3、《智能时代》
4、《人工智能：国家人工智能战略行动抓手》
C. 白话大数据与机器学习 怎么样 知乎
趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重版要战略资源，并已成为大家争权相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
D. 真传X里的人工智能专家高扬是谁
人工智能专来家，现为某创自业公司首席数据科学家。前欢聚时代资深大数据专家，负责欢聚时代直播部深度学习落地相关的研究。曾任金山软件西山居大数据架构师。有多年服务器端开发经验，多年大数据架构设计与数据分析、处理经验。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。著有《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与TensorFlow》、《数据科学家养成手册》等书籍；有丰富的分享与教学经验，擅长用浅显易懂的方式传授晦涩的技术技能。曾开有《深度学习，从入门到精通实战》系列专业课程，广受学生好评。望采纳
E. 如何理解机器学习
每天都在看这些故事和文章。和大家聊聊。机器学习机器学习，网络机器学习也在努力。
机器学习（MachineLearning），在我看来就是让机器学习人思维的过程。机器学习的宗旨就是让机器学会“人识别事物的方法”，我们希望人从事物中了解到的东西和机器从事物中了解到的东西一样，这就是机器学习的过程。在机器学习中有一个很经典的问题：“假设有一张色彩丰富的油画，画中画了一片茂密的森林，在森林远处的一棵歪脖树上，有一只猴子坐在树上吃东西。如果我们让一个人找出猴子的位置，正常情况下不到一秒钟就可以指出猴子，甚至有的人第一眼就能看到那只猴子。”
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从根本上说，识别，是一个分类的结果。看到四条腿的生物，我们可能会立即把该生物归为动物一类，因为我们常常见到的四条腿的、活的东西，九成以上是动物。这里，就牵扯出了概率的问题。我们对身边的事物往往识别率很高，是因为人的潜意识几乎记录了肉眼看到的事物的所有特征。比如，我们进入一个新的集体，刚开始大家都不认识，有的时候人和名字都对不上号，主要原因就是我们对事物的特征把握不够，还不能通过现有特征对身边的人进行分类。这个时候，我们常常会有这种意识：哎，你好像叫张三来着？哦，不对，你好像是李四。这就是分类中的概率问题，有可能是A结果，有可能是B结果，甚至是更多结果，主要原因就是我们的大脑收集的特征不够多，还无法进行准确分类。当大家都彼此熟悉了之后，一眼就能识别出谁是谁来，甚至极端情况下，只听声音不见人都能进行识别，这说明我们已经对该事物的特征把握相当精确。所以，我认为，人识别事物有四个基本步骤：学习、提取特征、识别、分类。那么机器可不可以模仿这个过程来实现识别呢？答案是肯定的，但是没有那么容易。难题有三：第一，人的大脑有无数神经元进行数据交换和处理，在目前的机器中还达不到同等的处理条件；第二，人对事物特征的提取是潜意识的，提取无意识情况下的信息，误差很大；第三，也是最重要的一点，人的经验来自于人每时每刻的生活中，也就是人无时无刻都处在学习中，如何让机器进行各个方面的自主学习？因此，目前在人工智能领域始终还没达到类人的水平，我认为主要原因就是机器没有潜意识。人的潜意识其实并不完全受人的意识支配，但却可以提高人类识别事物的概率。我们无法给机器加载潜意识，因为主动加载的意识就是主观意识，在机器里无法完成人类潜意识的功能。所以，以目前的发展情况来看，要达到完全类人，还有不短的时间。但即便如此，与人的思维差别很大的机器依然可以为我们的生活带来帮助。比如，我们常用的在线翻译、搜索系统、专家系统等，都是机器学习的产物。那么，如何实现机器学习呢？
整体上看，机器学习就是模仿人识别事物的过程，即：学习、提取特征、识别、分类。由于机器不能跟人类思维一样根据事物特征自然而然的选择分类方法，所以机器学习方法的选择依然还需要人工选择。目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等；半监督方法主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题，也就是根据少量已知的和大量未知的内容进行分类。代表方法有：最大期望、生成模型和图算法等。无监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。也就是及其自个儿学。代表方法有：Apriori、FP树、K-means以及目前比较火的Deep Learning。从这三方面看，无监督学习是最智能的，有能实现机器主动意识的潜质，但发展还比较缓慢；监督学习是不太靠谱的，从已知的推断未知的，就必须要把事物所有可能性全都学到，这在现实中是不可能的，人也做不到；半监督学习是“没办法中的办法”，既然无监督学习很难，监督学习不靠谱，就取个折中，各取所长。目前的发展是，监督学习技术已然成熟，无监督学习还在起步，所以对监督学习方法进行修改实现半监督学习是目前的主流。但这些方法基本只能提取信息，还不能进行有效的预测（人们就想，既然没法得到更多，就先看看手里有什么，于是数据挖掘出现了）。
网络机器学习也在努力。希望2017可以更牛~~~~~~~