大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個學起來比較難？如何學好大數(shù)據(jù)與人工智能？我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。目前，我還帶著研發(fā)團隊去做相關的落地項目，所以我會回答這個問題。大數(shù)據(jù)的研發(fā)圍繞數(shù)據(jù)展開，涉及數(shù)據(jù)采集、

大數(shù)據(jù)開發(fā)與人工智能哪個學起來比較難？如何學好大數(shù)據(jù)與人工智能？

我的研究方向是大數(shù)據(jù)和人工智能。目前，我還帶著研發(fā)團隊去做相關的落地項目，所以我會回答這個問題。

大數(shù)據(jù)的研發(fā)圍繞數(shù)據(jù)展開，涉及數(shù)據(jù)采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、展現(xiàn)和應用。涉及的崗位也很多，有的崗位難度大，比如數(shù)據(jù)安全和分析，有的崗位難度相對較小，比如數(shù)據(jù)整理和數(shù)據(jù)清理。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展極大地促進了人工智能的發(fā)展，因為數(shù)據(jù)是智能的基礎，所以從這個角度來看，大數(shù)據(jù)的發(fā)展和人工智能的發(fā)展必然是相互促進的。正是從大數(shù)據(jù)研發(fā)到機器學習，我進入了人工智能領域，這也是很多人進入人工智能領域的途徑。

機器學習涉及的核心步驟包括數(shù)據(jù)收集、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用。數(shù)據(jù)是機器學習的基礎。只有有足夠的訓練數(shù)據(jù)，機器學習才能順利進行，而大數(shù)據(jù)的特點是海量數(shù)據(jù)。

人工智能的研究主要涉及自然語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺和機器人學六個部分。可以說，人工智能是一門典型的跨學科專業(yè)，涉及的內容多而復雜。因此，人工智能雖然經(jīng)歷了半個多世紀的發(fā)展，但仍處于初級階段。目前，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，大量的agent被應用于許多特定場景。相信今后藥劑的應用將更加普遍。

大數(shù)據(jù)和人工智能并不簡單。它們都需要一個系統(tǒng)的學習過程和長期的實驗。它們緊密相連。可以說你有我，我也有你。從學習的角度來說，建議從大數(shù)據(jù)入手，這樣會比較順暢。

機器視覺與計算機視覺的區(qū)別是什么？

計算機視覺和機器視覺，首先應用場景是不一樣的

其次，我覺得最大的區(qū)別在于重點的技術要求不一樣，甚至有很大的不同。

計算機視覺，主要用于定性分析，如分類識別，這是一個杯子，那是一只狗?；蛘咦錾矸葑R別，比如人臉識別，車牌識別?；蛘咦鲂袨榉治觯热缛肭帧⒂问?、剩飯剩飯、人群聚集等

機器視覺主要關注數(shù)量的分析，比如通過視覺測量零件的直徑。一般來說，它要求高精度。當然，不能按質量或數(shù)量來做。一些計算機視覺應用還需要分析數(shù)量，比如商場里的人數(shù)。有些機器視覺還需要對質量進行分析，比如零件的自動分類。但一般來說，計算機視覺對質量的要求不是很高。商場里人數(shù)的統(tǒng)計誤差不能殺人，但機器視覺確實可以，比如說測量出的道岔間距。

既然要求如此之高，機器視覺比計算機視覺更難嗎？