數據和演算法哪個好用

『壹』 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

「巧婦難為無米之炊」，這句話隱含的信息量並不小，正好可以用於對比人工智慧。巧婦的「巧」就是演算法，食材就是數據，而鍋碗瓢盆和爐灶就是算力。

如果沒有食材，就算你有爐灶和鍋碗瓢盆，也沒辦法做出飯，而有了食材，沒有爐灶和鍋碗瓢盆也做不出飯菜，有了食材，有了鍋碗瓢盆，沒有巧婦，也同樣做不出一桌豐盛的飯菜。

數字化歸根結底：

是靠數據驅動的,如果沒有高質量的大數據,那就是巧婦難為無米之炊。因此,做好大數據工作是推進數字化變革的前提性、基礎性工作。但非數字原生企業相比數字原生企業,大數據工作的復雜性和困難度要大的多。

何老師表示,做好大數據工作,要有知難而上的堅強決心。此外,他基於對華為等企業實踐的認真了解研究,結合自身對企業戰略執行的長期深刻體悟,還在演講中給出了切實的決策思路和行動建議。

據悉,《數字企業》之所以能成為數字化轉型、數字化變革的代表性演講,很大程度上是因為既具備企業家的高度、又具備思想家的深度、還具備實踐家的力度。

『貳』 人工智慧中演算法重要還是數據重要

現在人工智慧的發展可謂是如火如荼，從而引起了很多人學習人工智慧的興趣。我們在學習人工智慧的時候，會接觸到演算法和數據，而人工智慧是由很多演算法組成的，因此大家都認為在人工智慧學習中演算法是比數據重要的，但是事實是這樣的嗎？在這篇文章中我們就給大家解答一下這個問題。
很多關於人工智慧的文獻以及報告都不約而同的偏重於關注機器學習演算法，將其視為最重要的部分。主流媒體似乎把演算法與人腦等同了。他們似乎在傳達著這樣一個信息，那就是復雜的演算法最終會超越人類的大腦並創造奇跡。當然他們還強調「深度神經網路」和「深度學習」，以及機器是如何做出決策。這樣的報告使得人們認為一個公司要想應用人工智慧就需要聘請機器學習專家來建立完美的演算法。但如果一個企業沒有思考如何獲得高質量的演算法，即使機器學習模型經過大量的特定訓練數據學習之後，仍然會產生一個與期望不匹配的結果，這樣就嚴重的影響了人們對人工智慧的印象。
當然，數據的重要性就是上面提到的內容，如果沒有數據，就好比買了一個沒有電池的手機，而手機的電池適配程度也是不同的，如果沒有合適的電池一樣也不能夠正常工作。在人工智慧中，如果給機器學習模型的訓練數據越多，這樣機器學習模型就會越准確。這就像不斷給手機充電，這樣電池的電量利用率會不斷提高。訓練數據對於機器學習模型的重要性比電池和手機重要性更高。所以我們在進行人工智慧工作的時候一定要注意其關鍵所在，那就是訓練數據的質量和數量至少是和演算法一樣重要的，要確保部署人工智慧的計劃和預算反映這一點。這也是所有企業和公司需要注意的事情。
在這篇文章中我們給大家介紹了在人工智慧中數據重要還是演算法重要，其實這兩者都是重要的，沒有誰比誰重要的說法。就目前而言，大眾對人工智慧的誤解主要就是認為演算法比數據更加重要，所以說，我們要想學好人工智慧，就要好好的對待每一個項目和每一階段的知識。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。

『叄』 數據和演算法，誰更重要

數據只是基礎，如何建構起有效的演算法、模型比數據本身更重要，最起碼對目前而言是這樣的。
理想中的大數據的終極形態是不用構建模型，或者說已經構建了全模型，不用針對每次分析的目的去單獨建模，數據自身會從數據特性，規律去進行邏輯性分析(非數理分析)，人們只需要將所有數據輸入，機器就能告訴人們這些數據中，哪些數據說明了什麼問題，大數據的輸出成果將不是一份報告，而是一個體系，沒有一份報告能容納如此多的結果。到了那個時候，確實是更多的數據勝過更好的演算法，因為那時候已經沒有了演算法，沒有什麼是不能計算的。

『肆』 數據和演算法，誰更重要

雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：

在很多問題中，演算法的「好壞」在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多演算法得到的結果的質量完全取決於其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計演算法幾乎等於閉門造車。

很多演算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇並沒有什麼標准可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什麼樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類演算法的唯一可行方法。

更極端的例子是，演算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網路。

對於很多成熟的演算法，優化演算法的增量改善通常遠小於增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。

比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基於網頁內容的索引演算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 演算法的採用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對於網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量演算法的優化）。【插話：在這樣的思想指導下，Google 想要插手社交網路或微博也不足為奇了吧？實時搜索、排名沒有真人的互動怎麼可能。】

Netflix 挑戰賽的例子中，Netflix 本身的推薦演算法也是優化到極致了。再從演算法本身去找改進之處，投入產出比太低。引文中的學生僅僅是加入了 IMDB 資料庫關於電影分類（從而更加明確觀眾的偏好）就能帶來比復雜演算法更加顯著的改善，試想如果他們能拿到 Rotten Tomatoes 的數據會怎樣？

When people are equally smart, big data wins。這個結論的悲摧之處在於，在類似行業中，今後小的創業公司想要打敗巨頭就不那麼容易。要麼要改變思路，要麼要改變策略。指望靠小聰明扳倒大象會很成問題。

當然這也不是絕對的。比如典型的反例（演算法比數據重要）是 Google 剛被批准收購的 ITA Software。這家牛 B 烘烘（估計是現存最大的 Lisp shop）的公司的機票搜索引擎驅動著世界各大航空公司、票務中介的後台系統。它的數據來自一個各大航空公司授權的公司，其他競爭者也可以花錢（雖然不便宜）買到同樣的數據。但它的牛 B 之處在於能從同樣的數據里比別人更快挖出更好的結果。

『伍』 演算法和大數據演算法哪個好

兩者是相輔相成的，沒有誰比誰更重要，就像雞蛋和母雞哪個更重要一樣？只有演算法，沒有數據，那麼演算法就沒了存在的意義，只有數據，沒有演算法，得來的演算法顯得更加雜亂無章，哪來的生產效率？

『陸』 數據結構和演算法 先學哪個比較好

一般大學可能會同時學，我建議先數據結構再演算法，數據結構相比較演算法來說其實簡單一點，而且演算法是需要一定數據結構支持的

『柒』 大數據時代：數據和演算法，誰更重要

兩者是相輔相成的，沒有誰比誰更重要，就像雞蛋和母雞哪個更重要一樣？只有演算法，沒有數據，那麼演算法就沒了存在的意義，只有數據，沒有演算法，得來的演算法顯得更加雜亂無章，哪來的生產效率？

『捌』 機器學習中的數據和演算法哪個重要

如果從學習的角度看，演算法最重要，至少找工作時演算法是必考的；從解決實際問題的角度看，懂得如何建模和求解模型是比較重要的；但是如果從掙錢的角度看，誰如果手裡有別人沒有的數據，那才是大爺。

『玖』 對於一個編程人員，數據結構更重要還是演算法更重要

實際上編程就是一個以數學觀點來抽象數據的過程，數學觀點可以簡單概括為演算法，抽象的數據可以概括為數據結構，平時的編程中，是建立在很多演算法基礎上的，所以很多時候我們並不注重演算法，換句話說，因為現在IT行業步入的是一個 「是個人會操作」就行的應用軟體開發時代。但是如果說你要搞ai 演算法那是相當重要的。 怎麼說呢？未來的IT發展肯定要更接近"人腦「的思維方向發展。 因此演算法將越來越重要。。其實整個計算機科學的核心內容就是演算法。只是現代的商業發展的一個剛剛起步的應用階斷。。 如果說玩計算機，不懂編程不是太好，如果編程，不玩演算法 訓練邏輯思維能力。。也是玩不轉的。。 如果你現在是一個新加入的程序員。加油吧。。很多東西不是站在別人肩上就能看到的。。

『拾』 演算法和大數據演算法哪個好

計算機科學在大數據出現之前，非常依賴模型以及演算法。人們如果想要得到精準的結論，需要建立模型來描述問題，同時，需要理順邏輯，理解因果，設計精妙的演算法來得出接近現實的結論。因此，一個問題，能否得到最好的解決，取決於建模是否合理，各種演算法的比拼成為決定成敗的關鍵。然而，大數據的出現徹底改變了人們對於建模和演算法的依賴。舉例來說，假設解決某一問題有演算法A 和演算法B。在小量數據中運行時，演算法A的結果明顯優於演算法B。