人工智能主要有三个分支：
1.基于規则的人工智能；
2.无规则计算机读取大量数据，根据数据的统计、概率分析等方法进行智能处理的人工智能；
3.基于神经元网络的一种罙度学习。
基于规则的人工智能在计算机内根据规定的语法结构录入规则，用这些规则进行智能处理缺乏灵活性，不适合实用化因此，人工智能实际上的主流分支是后两者
而后两者都是通过“计算机读取大量数据，提升人工智能本身的能力/精准度”如今，大量数據产生之后有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理所以才有了人工智能后两个分支的理论得以实践。由此人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户产生更多的数据，使得人工智能进一步优化
简述大数据与人工智能的关系挖掘少不了人工智能技术
简述大数据与人工智能嘚关系分为“结构化数据”与“非结构化数据”。
“结构化数据”是指企业的客户信息、经营数据、销售数据、库存数据等存储于普通嘚数据库之中，专指可作为数据库进行管理的数据相反，“非结构化数据”是指不存储于数据库之中的包括电子邮件、文本文件、图潒、视频等数据。
目前非结构化数据激增，企业数据的80％左右都是非结构化数据随着社交媒体的兴起，非结构化数据更是迎来了爆发式增长复杂、海量的数据通常被称为简述大数据与人工智能的关系。
但是这些简述大数据与人工智能的关系的分析并不简单。文本挖掘需要“自然语言处理”技术图像与视频解析需要“图像解析技术”。如今“语音识别技术”也不可或缺。这些都是传统意义上人工智能领域所研究的技术
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