大数据是指企业和个人每天产生的大量结构化、半结构化和非结构化数据。与传统的数据管理系统不同，大数据需要先进的技术和工艺来高效处理和分析所涉及的大规模和复杂数据。这一概念是许多现代人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的核心，因为大数据提供了训练精确模型所需的各种大量数据集。
大数据的意义在于它能够提供推动各行业决策过程的洞察力。企业可以利用大数据分析发现以前无法通过传统数据分析方法发现的模式和趋势，从而加强运营、降低成本并创造创新产品或服务。
在人工智能和 ML 方面，大数据发挥着至关重要的作用。通过大数据，可以开发出能够处理现实世界场景的复杂性和多变性的模型。以下是两个具体应用：
制造业的预测性维护：通过分析来自机械的传感器数据，制造商可以在设备故障发生前对其进行预测，从而最大限度地减少停机时间和维护成本。制造业中的视觉人工智能正越来越多地依靠大数据来提高故障检测的精度。
医疗保健分析：大数据通过分析大量健康记录和基因数据，支持个性化医疗的发展。这种方法提高了诊断的准确性和治疗的个性化。了解Vision AI 在医疗保健领域如何改变医疗诊断和治疗。
自动驾驶技术在很大程度上依赖于大数据来训练能够理解和预测驾驶条件的算法。自动驾驶汽车通过传感器和摄像头收集大量数据，然后对这些数据进行处理，从而做出实时驾驶决策。探索自动驾驶中的视觉人工智能如何确保道路安全和高效的交通流量。
零售商利用大数据优化库存水平、预测需求并提高客户满意度。通过分析采购模式和商店客流量，人工智能系统可以有效管理库存并减少浪费。人工智能实现更智能的零售库存管理》展示了 VisionAI在提高运营效率方面的作用。
大数据处理技术是利用其潜力不可或缺的一部分。Apache Hadoop 和 Apache Spark 是用于处理和分析大数据的最流行框架之一。这些工具提供了可扩展和灵活的解决方案，可满足各种分析任务的需要。
虽然大数据和数据挖掘在应用上经常重叠，但数据挖掘特指在大型数据集中发现模式。大数据包括大规模收集、处理和分析数据的整个过程。
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