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算力與演算法哪個重要

發布時間:2025-03-01 17:45:34

㈠ 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。

㈡ 鏁板瓧緇忔祹鐨勪笁澶ц佺礌

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㈢ 巧婦難為無米之炊,算力、演算法和數據到底哪個更重要

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)。

相關介紹:

數據(data)是事實或觀察的結果,是對客觀事物的邏輯歸納,是用於表示客觀事物的未經加工的的原始素材。

數據可以是連續的值,比如聲音、圖像,稱為模擬數據,也可以是離散的,如符號、文字,稱為數字數據。在計算機系統中,數據以二進制信息單元0、1的形式表示。

㈣ 浜哄伐鏅鴻兘闇瑕佷粈涔堝熀紜

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