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互聯網時代 ， 大數據充當怎樣的角色？

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人工智能是巧婦 ， 大數據是米；大數據工程人員越來越有運維的味道 ， 成為底層基礎的技術；大數據與隱私的權衡 ， 需要關注 。從數據本身而言 ， 大數據是人工智能的核心競爭資源有人說：數據、算法、算力是人工智能的核心三大模塊 。說是數據驅動的人工智能 ， 不為過 。沒有數據 ， 算法就是巧婦難為無米之炊 ， 數據是知識的外在表現形式 。
互聯網時代 ， 每個公司積累的大數據 ， 是每個公司的戰略物資 。比如電商的用戶行為數據 ， 比如社交領域的用戶通信數據 。后續的機器學習、深度學習 ， 從預測算法到客服機器人、人臉識別等等 ， 背后模型都是以大量的數據為基礎的 。比如NLP領域：從GPT, BERT,GPT2, Transormer-XL, XLNET, RoBERTa, 模型背后的數據越來越多 ， 模型越來越重 ， 精度越來越高 。
未來人工智能的落地 ， 依賴于大數據 。比如金融、醫療行業 ， 誰有真正的大數據 ， 誰才有可能脫穎而出 。從技術角度來講 ， 大數據日趨成熟 ， 成為應用的底層基礎技術大數據技術越來越成熟 ， 從離線數據到實時數據 ， 從結構化數據到非結構化數據 ， 從hadoop到spark, storm 。很多公司都有自己的大數據團隊構建的大數據平臺 ， 有點類似運維工作的味道 。
前幾年 ， 你說你會hadoop；今年你肯定不好意思再這樣說 ， 因為大家都會hadoop的皮毛 。大數據與隱私很多人意識到了數據的重要性 ， 并想方設法從中盈利 。如果你買過房子 ， 不久后你可能會收到中介的電話 ， 問你的房子要不要出租；或者問你的房子 ， 要不要裝修 。等你小孩上學 ， 會收到電話 ， 問你小孩要不要舞蹈、鋼琴、英語培訓 。
【XLNet詳解,xlnet】大數據帶動了數據采集的需求 。從人工收集到APP等索要各種權限 ， 大數據采集的成本越來越低 。最近因為爬蟲 ， 很多人甚至公司整個團隊被抓 ， 將來預計對這方面的立法會越來越關注 。很多大公司的app, 都會要求你同意一個協議 ， 里面說白了要用你的數據 ， 需要你同意 。對于這些app ， 鑒于市場環境 ， 沒法拒絕 ， 除非你拒絕用它 。

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