大家好，今天小编来为大家解答人工智能所需的数据这个问题，人工智能所需的数据资源很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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现在的人工智能和大数据都是用什么数据库？
Python是人工智能首选语言
Python语言借助人工智能和数据科学，攀爬到了编程语言生态链的顶级位置，可以说Python与AI已经紧密捆绑在了一起。Python的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，能够建立非常良好的生态环境，Python的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在Python模块里，暴露出漂亮的接口。并且Python还具有丰富和强大的类库,它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
人工智能使用MySQL数据库居多，MySQL也是最主流的数据库，Mariadb也可以的，只不过用的不多。
但是要说推荐，还是MongoDB比较好，人工智能一般来说对数据量要求的比较大，而且关系没有那么复杂，数据量过于庞大并且关系不负责的话，还是采用非关系型数据库比较好。MongoDB现在在网上的学习资源比较多，相对来说比较容易上手，而且，效率要比关系型数据库高得多。
人工智能一定要有大数据吗，为什么？
数据是智能的基础，从这个角度来说，人工智能一定离不开大数据，而且目前的实际情况是数据量越大、纬度越高则智能化程度越高。为了解决这个问题，现在很多科技公司希望能通过更少的数据来完成智能化决策，比如华为在最近就宣布将致力于这方面的研究。虽然用更少的数据完成决策是一个发展方向，但是人工智能一定不会离开数据。
为了描述人工智能和数据之间的关系，我们通过机器学习（人工智能的主要研究内容之一）的步骤来看一下数据的地位。机器学习的目的是从一堆杂乱无章的数据中，找到其背后的规律，从定义上就不难看出机器学习和数据之间的关系。机器学习具体的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，如果说算法设计是机器学习的核心的话，那么数据则是机器学习的基础。
除了机器学习，在自然语言处理、自动推理等领域，数据同样起着非常重要的作用，所以在整个人工智能的研究领域内，数据都是一个重要的基础。在人工智能的具体应用中，数据同样是智能体（Agent）进行决策的基础，比如目前人工智能在自动驾驶等领域的应用就需要有大量的场景数据作为训练的基础，场景信息越丰富，训练的效果就越好。
目前不少互联网公司也推出了自己的“互联网大脑”系统，这些“互联网大脑”也都是构建在大数据的基础之上，可以说大数据与人工智能的关系越来越密切，大数据与人工智能之间的边界也越来越模糊。
大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前我也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据和人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有相关的问题，也可以咨询我。
谢谢！
人工智能组成模块
人工智能包括五大核心技术：计算机视觉，机器学习，自然语言处理，机器人技术，生物识别技术。
1、计算机视觉：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习：
机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、自然语言处理：
对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：
近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：
生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
人工智能主要包括哪些产品？
人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理、搜索方法、机器学习、知识获取与处理系统、自然语言理解、智能机器人、自动程序设计等方面。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。
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