大数据发展趋势
大数据技术的研究现状和发展趋势
大数据技术的研究现状和发展趋势随着信息化的快速发展和互联网的普及，大数据技术逐渐成为了当今社会的热点话题。
大数据技术的广泛应用和迅猛发展带来了许多机遇和挑战。
本文将探讨大数据技术的研究现状和未来的发展趋势。
首先，大数据技术的研究现状。
目前，大数据技术已被广泛应用于商业、政府和科研等领域。
在商业领域，大数据技术被用于市场调研、销售预测等方面，通过对大量的数据进行分析，企业可以更好地了解消费者需求，提升产品竞争力。
在政府领域，大数据技术被应用于城市管理、治安预警和公共安全等方面，帮助政府提高决策效率和管理水平。
在科研领域，大数据技术被用于基因组学、气候预测等方面，加速了科研进展。
当前的大数据技术主要集中在数据的存储、管理、分析和挖掘等方面，如Hadoop、Spark等框架和算法。
其次，大数据技术的发展趋势。
大数据技术正快速发展，并呈现出以下几个趋势。
首先，人工智能与大数据的融合。
随着人工智能的发展，大数据技术和人工智能的结合将成为未来发展的重要方向。
人工智能需要大量的数据来进行训练和学习，而大数据技术可以提供大量的数据资源，为人工智能的发展提供支持。
同时，人工智能也可以为大数据技术提供更高效的分析和挖掘方法，提升大数据技术的性能和效果。
其次，边缘计算的兴起。
大数据技术的应用场景越来越广泛，涉及到各种终端设备和传感器。
传统的云计算模式存在数据传输延迟较大的问题，而边缘计算可以将计算和数据处理推到离用户和设备更近的地方，减少传输延迟，提供实时的数据分析和响应。
边缘计算的兴起将改变大数据技术的架构和应用模式，为大数据技术的发展创造更多机会。
再次，数据安全和隐私保护的重要性。
大数据技术的快速发展也带来了许多问题，其中数据安全和隐私保护是最重要的问题之一。
随着大数据的不断积累，用户个人信息的泄露和滥用问题日益突出。
未来大数据技术的发展需要更加重视数据安全和隐私保护，采取有效的技术手段和政策措施来应对。
最后，跨学科研究和合作的加强。
大数据行业现状及发展趋势
大数据行业现状及发展趋势大数据行业是近年来兴起的一个新兴行业，通过收集、存储、处理和分析各种类型和规模的数据，帮助企业和组织做出更准确、更智能的决策，提高效率和竞争力。
大数据行业具有广阔的市场前景和未来发展潜力。
目前，大数据行业处于高速发展阶段，呈现出以下几个现状：首先是市场规模不断扩大。
随着互联网的普及和技术的进步，全球数据呈指数级增长。
据统计，全球大数据市场规模在2019年已达到1898亿美元，预计到2025年将达到555.92亿美元。
其次是技术不断创新。
大数据技术方面，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等各个环节都在不断创新和提升。
例如，人工智能、云计算、区块链等新技术的应用和发展，为大数据行业带来了更多的机会和挑战。
再次是应用场景越来越广泛。
大数据行业不仅在传统行业中应用广泛，如金融、零售、制造等，也涉及到新兴的行业，如健康医疗、物联网、智慧城市等。
大数据行业帮助企业实现精准营销、智能决策和风险管理等目标，推动了行业的转型升级。
在未来几年，大数据行业将呈现出以下几个发展趋势：首先是数据的安全和隐私保护问题将更加突出。
随着数据规模的不断增加，数据泄露、数据安全和隐私问题成为了一个亟待解决的问题。
大数据行业需要加大对数据安全和隐私的保护力度，采用更加先进的数据加密和隐私保护技术。
其次是人工智能与大数据的深度融合。
人工智能技术可以提供更强大的数据处理和分析能力，使得大数据行业能够更好地发挥作用。
人工智能技术的发展将推动大数据行业进一步发展壮大。
再次是大数据的开放和共享。
大数据行业需要建立起一个开放而共享的生态系统，促进数据的交流和利用，形成数据资源的共享和交易机制。
这将有效地提高数据的价值和利用率，推动大数据行业的发展。
最后是数据治理和合规性的重视。
随着大数据的广泛应用，数据治理和合规性问题也成为了关注焦点。
大数据行业需要建立起系统化和规范化的数据治理体系，确保数据的质量和可靠性，同时满足法律法规的合规要求。
大数据技术的发展现状与未来趋势展望
大数据技术的发展现状与未来趋势展望近年来，随着互联网和移动互联网的高速发展，大数据技术逐渐成为各行各业的重要工具。
大数据技术通过对海量数据的收集、分析和运用，为企业和组织提供了全新的决策依据和商业机会。
本文将探讨大数据技术的发展现状，并展望其未来的趋势。
一、大数据技术的发展现状大数据技术在过去十年内取得了巨大的进展。
首先，数据规模呈爆发式增长，各种传感器、社交媒体平台和智能设备不断产生着庞大的数据流。
其次，云计算技术的普及使得数据的存储和处理更加高效和便捷。
再者，机器学习和人工智能的快速发展为大数据的挖掘和分析提供了新的方法和算法。
这些因素的共同促进，大数据技术得以持续创新和升级。
在商业领域，大数据技术被广泛应用于市场研究、用户分析和精准营销等方面。
以电商巨头阿里巴巴为例，其利用大数据技术实现了用户画像和个性化推荐，提高了用户购物体验和精准营销效果。
此外，大数据技术也被应用于证券交易、风险管理和供应链管理等金融和物流领域，为企业提供了全新的商业模式和增长机会。
在城市管理方面，大数据技术能够实现对城市内各种设施设备和人流、交通流的实时监测和调度。
例如，各大城市的智能交通管理系统能够通过大数据分析实现交通拥堵的预测和疏导；而智能电网系统能够通过大数据技术进行电力需求和供应的优化和调控。
大数据技术的应用使得城市变得更加智能、高效和宜居。
二、大数据技术的未来趋势展望1. 数据安全与隐私保护将成为重要关注点随着大数据规模的不断扩大，数据安全和隐私问题将越来越突出。
未来，大数据技术需要更加注重数据的安全存储和传输，采用更加严格的数据权限管理和加密技术，防止数据泄露和滥用。
同时，隐私保护法律和监管政策也需要随之完善，确保个人隐私权益得到有效保护。
2. 边缘计算和智能设备将推动大数据技术的进一步发展边缘计算是指将计算任务从中心服务器下放到数据源附近的网络边缘。
未来，随着物联网的普及和智能设备的智能化，边缘计算将为大数据技术的应用提供更大的便利。
大数据技术的研究现状和发展趋势
大数据技术的研究现状和发展趋势随着数字化时代的到来，大数据技术逐渐成为各行各业的关键引擎，对经济、科技和社会的发展起到重要作用。
本文将就大数据技术的研究现状和发展趋势展开讨论，旨在帮助读者更好地了解该领域。
一、大数据技术的研究现状近年来，大数据技术得到了广泛的研究和应用，为各领域的数据分析和决策提供了强大的支持。
目前，大数据技术主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据可视化等方面的内容。
1. 数据采集数据采集是大数据技术的第一步，它涉及到从各种来源获取海量数据的过程。
传统的数据采集方式主要依靠人工手动输入，效率较低。
而随着物联网和传感器技术的发展，大数据采集变得更加快速和自动化。
通过各类传感器和设备，可以实时收集各种类型的数据，如气象信息、位置数据、交通数据等。
2. 数据存储大数据技术要解决的核心问题之一是如何高效地存储海量数据。
目前，常用的数据存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库和分布式文件系统等。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，但无法很好地应对非结构化数据和大规模并发访问的情况。
非关系型数据库则具备良好的扩展性和高并发性能，适用于大数据存储。
而分布式文件系统则能够实现数据的快速分布式存储和访问。
3. 数据处理数据处理是将大数据进行分析和挖掘的关键环节。
为了提高数据处理的效率，减少计算资源的消耗，研究者们提出了很多高效的数据处理方法。
目前，大数据处理主要采用分布式计算和并行计算的方式，利用集群和云计算平台来进行数据处理。
同时，机器学习、深度学习和图计算等算法也广泛应用于大数据处理中，提高了数据分析的精度和效果。
4. 数据可视化数据可视化是将庞杂的数据转化为可视化的图形，帮助用户更好地理解数据和发现关联规律。
在大数据技术中，数据可视化是将数据处理结果呈现给用户的重要手段。
目前，常用的数据可视化工具有Tableau、PowerBI等，可以通过直观的图表和交互式界面展示数据。
二、大数据技术的发展趋势随着大数据技术的不断发展，其未来的发展趋势可归纳为以下几个方面：1. 人工智能与大数据的结合人工智能领域的快速发展使得大数据技术与机器学习、深度学习等算法的结合成为可能。
大数据的未来发展趋势
大数据的未来发展趋势随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会重要的经济资源和战略要素。
在未来，大数据将继续发展并深刻改变我们的生活方式、商业模式、科学研究等方方面面。
本文将探讨大数据的未来发展趋势，并展望大数据带来的变革。
一、人工智能与大数据融合人工智能（AI）将成为大数据领域发展的重要驱动力。
大数据提供了海量、多样化的数据，而人工智能通过算法和模型能够从中提取有价值的信息和知识。
未来，大数据与人工智能将更加紧密地结合，实现更高效的数据分析、挖掘和决策。
例如，基于大数据的机器学习算法可以实现智能推荐、个性化服务等，提升用户体验和企业效益。
二、边缘计算与大数据处理在传统的大数据处理模式下，数据通常需要传输到数据中心或云端进行处理和分析。
然而，随着物联网的发展，边缘计算逐渐崭露头角。
边缘计算利用离用户更近的计算资源，将数据处理和分析推向数据源头，提高数据的实时性和响应性。
未来，大数据的处理将更加注重边缘计算，以应对数据规模的不断增长和对实时性的要求。
三、安全与隐私保护在大数据时代，数据安全和隐私保护成为一个重要议题。
随着大数据应用的普及，个人和企业的隐私风险也日益增加。
未来，大数据的发展将与安全和隐私保护密切相关。
技术手段的不断进步将帮助解决数据安全和隐私保护的问题，例如加密技术、区块链等。
此外，法律法规的完善也将发挥重要作用，制定更加严格的数据保护政策，保护用户和企业的权益。
四、多模态数据融合随着传感技术和物联网的普及，多模态数据的产生和应用将越来越广泛。
多模态数据包括文本、图像、声音、视频等多种形式的数据。
将不同形式的数据进行综合分析和挖掘，可以获得更全面、准确的信息和洞察。
未来，大数据的发展将趋向于多模态数据的融合，进一步推动数据驱动的应用和创新。
五、数据治理与伦理道德大数据时代对数据治理和伦理道德提出了更高要求。
数据治理涉及数据质量、数据管理、数据可信度等方面，旨在保证数据的精确性、一致性和可用性。
大数据未来的发展趋势
大数据未来的发展趋势大数据是指处理海量、高速和多种数据类型的技术和方法。
随着科技的不断发展和数据的爆发式增长，大数据未来的发展趋势将会非常引人注目。
以下是大数据未来发展的几个趋势：1. 云计算和大数据的融合：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的技术。
未来，大数据将与云计算相结合，企业和个人可以利用云平台的弹性和扩展性，以更低的成本和更高的效率存储和处理大数据。
2. 边缘计算和物联网的结合：边缘计算是指将计算功能和存储能力推向网络边缘的一种计算模式。
未来，大数据将与物联网相结合，通过在物联网的边缘进行数据分析和决策，减少数据传输和存储的需求，提高响应速度和实时性。
3. 人工智能和大数据的融合：人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术和方法。
未来，大数据将与人工智能相结合，通过分析海量的数据，帮助机器学习和模拟人类智能，实现更准确、高效和智能的决策和预测。
4. 数据安全和隐私保护：随着大数据的快速发展，数据安全和隐私保护的问题日益突出。
未来，需要加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，保护个人和企业的隐私和信息安全。
5. 大数据的跨界应用：大数据不仅在金融、医疗、能源等领域有广泛的应用，未来还将进一步跨越各个领域，如教育、交通、农业等，助力社会的发展和进步。
6. 数据伦理和治理：大数据的发展不仅需要技术的支持，还需要在数据的采集、使用和存储过程中考虑伦理和法律的问题。
未来，需要建立完善的数据伦理和数据治理体系，保护数据的合法合规性。
7. 数据科学人才的培养和需求：随着大数据发展的趋势，对于数据科学人才的需求也越来越大。
未来，需要加强对数据科学人才的培养和培训，提高他们的技术和创新能力，推动大数据技术的发展。
总的来说，大数据未来的发展趋势将会是与云计算、物联网、人工智能等技术的融合，强调数据的安全和隐私保护，扩展应用领域，加强数据伦理和治理，以及培养和需求数据科学人才。
这些趋势将推动大数据技术迈向新的发展高峰，为社会创新和经济发展带来更多的机遇和挑战。
大数据技术的发展历程与趋势
大数据技术的发展历程与趋势前言本文将介绍大数据技术的发展历程以及当前和未来的趋势。
大数据技术是近年来快速发展的领域，对于各行各业都有着重要的意义。
发展历程从长远来看，大数据技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1. 数据收集阶段：从计算机系统开始出现，数据的收集和存储变得越来越容易。
随着互联网和传感器技术的发展，数据量的增长呈指数级增长。
2. 数据处理阶段：随着数据量的增长，人们开始意识到单机处理数据的能力远远不足以应对大规模数据的需求。
于是，分布式计算和并行处理技术逐渐崭露头角，为大数据处理提供了解决方案。
3. 数据分析阶段：大数据的真正价值在于对其进行分析和挖掘。
随着机器研究和人工智能的快速发展，各种数据分析算法和模型被提出，为数据分析提供了更多的工具和方法。
4. 数据应用阶段：大数据技术在各个行业中得到了广泛的应用。
从金融、医疗到零售和交通，大数据技术正在改变着我们的生活和工作方式。
当前趋势就当前的大数据技术发展趋势而言，以下几个方向值得关注：1. 数据安全和隐私保护：随着数据泄露和隐私问题的日益严重，数据安全和隐私保护成为大数据技术发展中的重要议题。
在大数据的应用过程中，如何保护用户的个人信息和数据安全将成为一个重要的挑战。
2. 人工智能和自动化：大数据技术与人工智能的结合将进一步推动数据分析和应用的发展。
通过机器研究和深度研究技术，人们可以更高效地分析和利用大规模数据，实现智能化决策和自动化操作。
3. 边缘计算和物联网：随着物联网的兴起，大量的传感器数据涌入，对于实时分析和处理提出了新的挑战。
边缘计算技术的发展使得数据能够在离用户更近的地方进行处理，降低了传输延迟和网络负载。
4. 数据治理和合规性：在大数据时代，如何管理和治理海量数据成为一个重要问题。
数据治理和合规性将成为大数据技术发展的重要方向，旨在建立规范的数据管理流程和合规性框架。
未来趋势展望未来，大数据技术的发展将面临以下挑战和趋势：1. 可视化和交互性：随着数据量的增加，如何更好地将数据可视化和呈现给用户，以及提供更好的交互性将成为未来发展的方向。
大数据对人类生活的影响及未来发展趋势
大数据对人类生活的影响及未来发展趋势随着科技的不断进步和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据是指海量、高速、多样化的数据集合，通过对这些数据进行分析和挖掘，可以揭示出隐藏在数据背后的规律和价值。
大数据的出现对人类生活产生了深远的影响，并且在未来还将继续发展壮大。
首先，大数据对人类生活的影响体现在各个领域。
在医疗健康领域，大数据的应用可以帮助医生更准确地诊断疾病，提供个性化的治疗方案。
通过分析大量的病例数据和基因数据，可以发现疾病的潜在风险因素和治疗效果，从而提高医疗水平和治疗效果。
在城市规划和交通领域，大数据可以帮助城市管理者更好地了解城市居民的出行习惯和交通状况，优化交通流量和减少拥堵。
在金融领域，大数据可以帮助银行和保险公司更好地了解客户需求，提供个性化的金融服务。
在教育领域，大数据可以帮助教育机构更好地了解学生的学习情况和需求，提供个性化的教育方案。
其次，大数据的发展趋势是不可逆转的。
随着科技的不断进步和数据的不断积累，大数据的规模和复杂性将不断增加。
未来，大数据将更加广泛地应用于各个领域，包括智能家居、智能交通、智能医疗等。
同时，随着人工智能和机器学习的发展，大数据的分析和挖掘能力将进一步提升，从而为人类提供更准确、更智能的服务。
另外，大数据的发展也带来了一些挑战和问题。
首先是数据隐私和安全问题。
大数据的分析和挖掘需要大量的个人数据，这就涉及到个人隐私的保护问题。
如何在保护个人隐私的前提下，充分利用大数据的价值，是一个需要解决的难题。
其次是数据质量和可信度问题。
大数据的分析结果往往依赖于数据的质量和可信度，而数据的质量和可信度又受到数据采集和处理的影响。
如何保证数据的质量和可信度，是一个需要解决的难题。
综上所述，大数据对人类生活产生了深远的影响，并且在未来还将继续发展壮大。
大数据的应用已经渗透到各个领域，为人类提供了更准确、更智能的服务。
然而，大数据的发展也面临着一些挑战和问题，需要我们共同努力去解决。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据发展趋势大数据的黄金时代
回顾我国大数据产业保持高速发展态势，各级政府和企业大力推进，技术创新取得明显突破，大数据应用推进势头良好，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。
未来大数据产业发展将迎来“黄金时代”，产业集聚将进一步特色化发展，创新驱动仍将是产业发展主基调，大数据融合应用进程加速，为做大做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
商业智能
企业决策正在经历的转变将延续到未来。
处理大数据的目标使效率越来越高，成本不断减少，从而造就了基于大数据的商业智能，对中小企业甚至初创公司来说更为重要。
这一趋势将延续到未来及以后，处理大数据的成本将继续降低，但以下情况除外：
o使用云端商业智能的费用将提高。
o数据分析将提供更好的数据可视化模型和自助式软件。
o向新市场和新地区扩张的决策将基于大数据。
2018年的云趋势
∙创造利基
2018年，更多的人将熟悉云应用，专业化和利基工作将得到发展，就像在所有其他行业里一样，从而带来额外的研究选择和更多的业内竞争。
拥有零售、区域性增长等专长的数据科学家将逐渐成为常态。
∙混合云
虽然云提供了便利的大数据存储和处理解决方案，但愿意把“所有”数据都放到云端的企业少之又少。
2018年，混合云的使用应该会大幅增长，因为混合云兼具二者的优点，本地数据管理可以与云的便利性结合起来。
∙其他部门也将使用云
通常来说，IT部门是其他部门使用云的“中间人”。
然而，云技术的使用已经变得非常简单。
现在，销售和营销、人力资源等其他部门也能直接使用云。
随着更多的人可以访问敏感信息，安全将成为一个重要问题。
2018年的数据分析
∙数据分析将包含可视化模型
2017年，对2800名商业智能专家的一项调查预测，数据可视化和数据发现将成为一股重要趋势。
数据发现的范畴已经扩大，不仅包括对数据分析和关系的理解，还包括呈现数据的方式，以挖掘更深层次的商业洞见。
其结果就是，作为一种把数据变成可用洞见的方法，可视化模型越来越受欢迎。
日益改善和演变的可视化模型已经成为从大数据中获取洞见的必要组成部分。
人脑能高效地处理视觉图像。
在这个过程中，大脑使用了潜意识，让决策者可以通过迅速扫描图像来处理信息。
可视化图表利用了大脑的图像识别能力，出色的可视化模型将成为处理庞大数据集的更好选择，也是2018年重要的大数据趋势之一。
∙预测分析
很多企业利用“历史上的”大数据分析来预测未来的行为。
然而，在进行此类预测时，对当前最新数据的分析更有价值。
俗话说，“过去的成绩不能保证以后的成功”，这也适用于商业智能领域。
预测分析为用户提供了一个优势，能够实时“了解客户”，具有不可思议的创收潜力。
（规范性分析还处于初期阶段，今后几年内可能还不会成为一股强劲的趋势。
）
2018年的物联网
物联网将继续扩张。
如何利用来自物联网设备的信息，则完全是另一个问题。
∙改善零售
2018年，消费者和企业主将受益于越来越多的传感器和来自各种消费类设备的数据。
物联网能收集信息，使企业可以更有效地把产品推销给潜在客户。
懂技术的公司已经开始投资基于传感器的数据分析，这将使他们可以追踪其商店内人流量最大的区域。
∙重塑医疗
现在，大数据被用来制定医疗方案，但或许也将重塑人们就医和支付医疗费用的方式。
新的可穿戴技术能追踪用户的健康状况，使医院和诊所得以改善医疗质量。
联网设备可以提醒患者服药、锻炼和注意血压的剧烈变化。
∙改变网络安全挑战
新的网络安全挑战将在2018年成为一个棘手的问题。
可以预见，心怀叵测的黑客将想方设法入侵物联网。
2016年10月，黑客利用物联网发动攻击，使网络大面积瘫痪。
随着物联网继续扩张，全球网络基础设施的薄弱环节也将继续增多。
人工智能和机器学习提供了解决之道，它们将变得越来越普及。
由于设备彼此之间的联系更加紧密，安全专家必须学会利用人工智能和机器学习程序。
2018年的机器学习
机器学习是计算机的训练过程，现在被企业用于各种各样的商业行为，比如实时广告、模式识别、欺诈识别和医疗。
但在2018年，机器学习将变得更聪明、更快速、更有效。
Advertisement公司的商务拓展总监罗纳德·范龙（Ronald Van Loon）说：
“机器学习技术正在迅速发展，你的数字业务需要转向自动化。
机器学习算法从大量的结构化数据和文本、图像、视频、语音、肢体语言、面部表情等非结构化数据中学习，可用于从医疗系统、电子游戏到自动驾驶汽车的所有领域，拥有无限广阔的应用前景，为机器打开了一个新的维度。
”
教育
近期已经出现了利用机器学习来改善教学的事例。
例如，加利福尼亚州立大学要求教职员工寻找和使用免费或低成本的教学材料。
为了简化这一过程（用免费或低成本的教学材料取代以前的课程材料非常耗时），Intellus Learning提供了一个解决方案：把4500多万个在线资源编入索引，并教会（利
用机器学习技术）程序/算法作出推荐。
老师可以把免费或低成本的材料上传至课程材料管理系统，供学生使用。
医疗
识别不同疾病，并做出正确诊断，这是机器学习研究的一个目标。
医疗行业一直在开发能识别和诊断疾病的计算机和算法。
在德克萨斯大学奥斯汀分校，研究人员发明了把多个肿瘤生长模型结合起来的全自动方法。
机器学习算法能自动识别大脑肿瘤。
机器学习已经被用于各种医疗行为，包括：o行为矫治
o流行病爆发预测
o药物研发
o放射检查
o电子病历
o诊断和疾病识别
2018年的人工智能
人工智能研究目前致力于开发使人机交互更加自然的算法以及训练这些算法的方法。
目标是用自然的人类语言来回答复杂的提问。
人工智能和机器学习使通常需要人类决断的工作有了自动化的可能，这些工作包括如下技能：
o阅读手写材料
o识别面部表情
o学习
o认知能力，比如规划和利用部分信息进行推理
Gartner Research公司副总裁大卫·瑟尔利（David Cearly）说：
“人工智能技术正在迅速发展，企业将需要对技能、流程和工具进行大力投资，以便成功地利用这些技术，构建人工智能强化系统。
投资领域包括数据准备、数据整合、算法和训练方法选择，以及模型建立。
包括数据科学家、开发人员和业务流程所有者在内的多方必须展开合作。
”
∙Gluon平台
亚马逊也使用了人工智能。
亚马逊的推荐引擎利用人工智能来预测用户的兴趣，准确率约为5%至10%。
为了提高预测准确率，亚马逊与微软合作，共同推出了一个新平台，把机器学习用于人工智能训练。
这个新平台名为Gluon，可供各种技能水平的人工智能开发人员使用。
据称，Gluon平台可以让人工智能开发人员更容易设计和开发人工神经网络。
Gluon平台将落户亚马逊AWS服务。
Gluon界面是“开源且易于使用的”。
∙人工智能和网络安全
《哈佛商业评论》写道：
“讽刺的是，面对利用人工智能进行的黑客攻击，我们的最佳防御策略也是利用人工智能。
人工智能可用来防御和攻击网络设施，还可以扩大黑客的攻击面，也就是让黑客拥有更多的攻击手段。
企业领导得到的建议，是要了解人工智能安全研究的最新进展。
”
随着企业认识到开发网络安全程序的重要性，人工智能将变得更加流行。
精心构建的人工智能防御系统能从多年来发生的黑客攻击事件中，学会各种攻击和防御策略。
它能设定正常用户行为的基准，然后搜索异常行为，速度比人类要快得多。
这比维持一支专门处理日常网络攻击的安全团队要省钱得多。
人工智能也可以用来制定防御策略。
在2018年，人工智能与网络安全的关系将变得更加紧密。