1楼：长沙汇德教育咨询****
你好·大数据分析属于认知计
算的一个维度。与大数据相比，认知计算的范围更广、技术也更为先进。
认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习（machinelearning）、行业模型等，大数据分析更多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行**。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言，洞察和**只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习（deeplearning），它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
希望能够帮助到你
认知计算和大数据分析有什么区别
2楼：未来正能量
认知计算和大数据分析有类似的技术，比如大量的数据、机器学习(machine
learning)、行业模型等专，大数据分析更属多强调的是获得洞察，通过这些洞察进行**。此外，传统的大数据分析会使用模型或者机器学习的方法，但更多的是靠专家提供。
对于认知计算而言，洞察和**只是其中的一种。但是，认知计算更为强调人和机器之间自然的交互，这些维度都不是传统的大数据分析所强调。
此外，认知计算目前成长很快的一个领域为深度学习(deep
learning)，它的学习方法与传统方法不同，更多的是基于大量的数据通过自学的方式得到这样的模型，而不需要很多的人为干预，这个从学习方法来讲和大数据分析有很多不同的地方。
解析认知计算与大数据和人工智能的区别
3楼：在这里的另一边
这两个是不同的领域，但是有共同点的，都是以后发展的趋势的。人工智能对技术的要求更高一些吧。大数据涉及的范围比较广。但是人工智能也是比较广泛的。柠檬学院大数据。
认知计算是什么？与人工智能，机器学习这些概念有什么区别
4楼：射手鱼丸2号
“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。
人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。更重要的是，人脑认知的一个关键点在于能够处理情感，这一点是现有人工智能所难以企及的。
以神经网络的观点来看，情感就是一种计算的产物，即脑神经网络计算的产物。那么我们以后能否建立初能够认知情感的模型？或者说部分认知情感的模型？
这都是认知计算要重点解决的问题。但个人认为，如果要从技术角度去讲认知计算和人工智能两者的关系，那就要非常谨慎。通常的研究者恐怕难以到达这个高度。
进一步讲，能够从技术角度单把人工智能讲清楚，都是一件水平很高的事情。
至于与机器学习的关系，在现阶段，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，但两者的服务目标则有所区别。具体来讲，认知计算更强调“类脑”。现今付诸实践的机器学习方法，离类脑计算尚有相当远的一段距离。
深度学习的确在计算机视觉等领域取得了巨大的成功，最近还击败了人类专业围棋手。但个人认为深度学习在现阶段还不能说是类脑计算，最多达到仿生层面。例如，撇开刚才讲到的情感问题不谈，如果我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系基本上是sigmoid [1]，但在deep learning中，激活函数sigmoid不一定好用，后来就出现了relu，大家发现relu比sigmoid好用得多。
但relu的提出实际上是离生物体神经元越走越远，因此deep learning是否还走在类脑的道路上，现在还不能给出肯定的结论。另外，由于deep learning目前还没有严格的数学理论支撑，同时人们对脑的理解还十分有限，所以完全的类脑计算还会是一个很长远的目标。这正是认知计算需要解决的问题，要解决这个问题，就必须在研究方**上将计算机科学和认知神经科学摆到同等的地位。
简单地说，一个没有系统地学过认知神经科学的人，完全可以做机器学习，并发出高水平的*****，但却很难做好真正的认知计算。
探索、学习、模拟人脑，正是认知计算的魅力所在。
人工智能和大数据有什么区别？
5楼：匿名用户
了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。
1、大数据
大数据是物联网、web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。
2、人工智能
人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。
3、大数据与人工智能
大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。
目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
6楼：河南新华电脑学院
人工智能
（计算机科学的一个分支）
锁定本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核
。人工智能（artificial intelligence），英文缩写为ai。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
[1]2017年12月，人工智能入选“2017年度中国**十大流行语”
大数据（it行业术语）
本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目审核
。大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。[1]
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》[2]中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5v特点（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多样）、value（低价值密度）、veracity（真实性）。[3]
7楼：湖南优就业
人工智能和大数据的定义
ai是指一种智能，它使机器能够执行类似于归因于人类的认知功能。将此与传统系统进行比较，传统系统会根据其编程行为作出反应。支持ai的机器可以分析和解释数据，然后根据这些解释解决问题。
它总是从数据中学习，随着数据的发展而发展，并对所学内容做出反应。这样，ai系统会不断改进和调整其行为以适应变化。
大数据指的是一种截然不同的现象。它不仅描述了大数据集，而且还描述了极易变化的数据，高速移动并在定义的上下文中具有意义的数据，旨在实现可导致特定结果的分析。
人工智能和大数据的区别
人工智能是一种计算形式，它允许机器执行认知功能，例如对输入起作用或作出反应，类似于人类的做法。传统的计算应用程序也会对数据做出反应，但反应和响应都必须采用人工编码。如果出现任何类型的差错，就像意外的结果一样，应用程序无法做出反应。
而人工智能系统不断改变它们的行为，以适应调查结果的变化并修改它们的反应。
大数据是一种传统计算。它不会根据结果采取行动，而只是寻找结果。它定义了非常大的数据集，但也可以是极其多样的数据。
在大数据集中，可以存在结构化数据，如关系数据库中的事务数据，以及结构化或非结构化数据，例如图像、电子邮件数据、传感器数据等。
大数据可以采用这些处理器，机器学习算法可以学习如何重现某种行为，包括收集数据以加速机器。人工智能不会像人类那样推断出结论。它通过试验和错误学习，这需要大量的数据来教授和培训人工智能。
8楼：郁高明抗艾
大数据分析:
是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个v，数据量大(volume)、速度快(velocity)、类型多(variety)、value（价值）、真实性(veracity)。大数据作为时下最火热的it行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。
人工智能:
分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。像现在很多的电销系统，比如小话统智能电销基本结和了两者的大致思路，既有大数据拓客又有自动外呼整理管理客户等。
大数据和人工智能的联系与区别是什么
1楼 智孝抄戌 了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。 1 大数据 大数据是物联网 web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据，包括数据的采集 整理 传输 存储 安全 分...