通过大数据分析，未来的趋势走向会是怎样的了？

据说现在是大数据时代，这个概念其实是在上世纪末提出的！SGI 首席科学家 John R. Mashey 于 1998 年首次提出！事实上，大数据技术的战略意义不是掌握海量数据信息，而是专业地处理这些有意义的数据。也就是说，如果把大数据比作一个行业，让这个行业盈利的关键在于提高数据的“加工能力”大数据预测分析，通过“加工”实现数据的“增值”。对于庞大的数据，如何处理成为一个问题，其中计算机分析是其中的一种选择！大数据的计算机分析绝不是一次性的事情。随着数据量的不断增长，分析大数据的方式也将不断增长。在预测分析的应用方面，我们只看到了冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习和人工智能技术（例如预测销售、优化营销活动等）帮助组织分析现有数据。这些人工智能技术还有待改进。通过大数据分析，未来的趋势是什么？

趋势一：大公司将主导人工智能

亚马逊、谷歌、Facebook、IBM 将成为 AI 的领导者。大公司有很多资源来收集数据，所以他们可以使用的数据更多。以下是人工智能领域的顶级公司：

亚马逊

投资人工智能超过 20 年

从超过 50 亿个网页中抓取数据

亚马逊运营中心拥有超过 500,000 张描述产品的 JPEG 图像和相应的 JSON 元数据文件

每日监控超过 40 亿条全球广播、印刷和在线新闻记录

近 1 亿张带注释的图像和视频

亚马逊的 Echo 引领语音助手市场

谷歌

拥有 10-15 EB 数据的最大数据集之一 - Cirrus Insight

专注于应用和产品开发，而不是长期的人工智能研究

由 1,300 多名研究人员组成的团队 - Google Brain

占领声控助手市场23.8%用户份额-Voicebot

TensorFlow，一个任何人都可以使用的开源机器学习平台

Google 地球数据库约为 3017TB 或近 3 PB - Google 地球博客

Google Street View 拥有近 20 PB 的街景照片 - Peta Pixel

Facebook

每天处理 25 亿条内容和 500 多 TB 的数据 - Tech Crunch

Facebook 有大约 80 名 AI 研究人员 - FAIR

每天产生 20 亿个“赞”和 3 亿张照片 - Tech Crunch

每月每 30 分钟扫描 105TB 数据 - Tech Crunch

建造了一个 62,000 平方英尺的数据中心，可容纳 500 个机架

每天翻译40多种语言的20亿用户帖子大数据预测分析，8亿用户可以看到翻译 - 财富中文网

在部署机器学习和开发产品应用程序方面，谷歌很可能处于领先地位。谷歌的研究范围涵盖机器学习、自然语言处理、机器学习算法与技术、机器人技术等领域。

趋势二：算法与数据并行

人工智能的第二层投资，如英特尔、推特等，将追逐有数据的大公司，并使用他们的数据算法。数据交易将在行业内进行，算法和技术将得到整合。

谷歌、FB等巨头收购小公司后，算法将被整合到它们的核心平台中。谷歌收购 DeepMind 是为了获得竞争优势。另一方面，FB 收购 Wit.ai 以改善其语音识别和语音接口业务。它还收购了人工智能初创公司 Ozlo，以改善其虚拟助手业务。

趋势三：众包数据需求巨大

所有的人工智能公司都会想方设法获取海量数据集，以实现他们的人工智能伟大。这些公司将开始收集众包数据。公司已经找到了不同的方法来评估众包数据的质量和真实性。企业将从这些数据中受益，消费者也将拥有话语权。

谷歌众包大量图像来构建其成像算法。谷歌还在通过众包改进翻译等服务。亚马逊通过众包 AI 提升 Alexa 技能。

趋势四：大鱼吃小鱼

CBInsights 统计数据显示，收购 AI 公司的竞赛已经开始。2018年，竞争将愈演愈烈。许多机器学习和人工智能领域的小公司被大公司收购，原因有两个：

首先，没有数据集，人工智能就无法独立工作。大公司拥有大量数据，小公司失去竞争力。

其次，没有数据的算法是没有用的。反之亦然。数据是算法的核心，因此获取大量数据将是当务之急。

敬请期待：大数据分析后的未来趋势，你预测对了吗？（第2部分）

（原文出处：很多机器人）