Nuestro uso de la tecnología de big data también ha pasado por un proceso de desarrollo.
GOOGLE desarrolló GFS
Administre de forma centralizada decenas de miles de discos en miles de servidores y luego utilícelos como un sistema de archivos para almacenar de manera uniforme todos estos archivos de páginas web.
Las mejores empresas, al igual que los mejores expertos, tienen un elegante sentido de la belleza al hacer las cosas.
Una vez que pierdas la belleza y el ritmo de hacer las cosas, en esta era de cambios rápidos, caerás más rápido que una estrella fugaz.
Podemos obtener mucho más almacenamiento de datos y potencia informática a un precio mucho más económico que nunca.
Ahora, con big data, se pueden recopilar todos los datos históricos y se pueden utilizar estadísticas de sus patrones para predecir lo que está sucediendo.
En big data, desde los motores de búsqueda hasta el aprendizaje automático, las ideas de desarrollo en realidad tienen el mismo origen: descubrir los patrones en los datos y hacerlos útiles para nosotros.
Los datos lo impulsan todo
Muchos trabajos en el campo médico y de la salud dependen de la experiencia humana, y este es el punto fuerte del aprendizaje automático.
Aplicación del big data en la educación
Profesor de lengua extranjera de IA
Tecnología de reconocimiento y síntesis de voz.
Resolución inteligente de problemas
Aplicación del big data en el ámbito social
Seguimiento y análisis de la opinión pública
Aplicación del big data en el ámbito financiero
Control de riesgos de big data
Aplicación del big data en el nuevo ámbito del comercio minorista
de
Utilice big data para análisis y predicción
La combinación de computación de big data y aprendizaje automático
No es necesario hacer cola para pagar, solo entra y recoge tus cosas.
Aplicación de big data en el campo del transporte.
Recopilación y procesamiento de big data en tiempo real.
tecnología sin conductor
La tecnología de conducción autónoma consiste en recopilar datos periféricos del vehículo e información de control de conducción en tiempo real durante el proceso de conducción.
Luego a través del aprendizaje automático
Obtener la correspondencia entre la información del entorno y el estilo de conducción.
Modelo de conducción autónoma
Wondershare EdrawMind
