大数据人工智能的基础技术是什么意思

大数据人工智能的基础技术是指支撑大数据和人工智能发展的一系列关键技术。这些技术包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

1. 数据采集：数据采集是大数据的基础，需要通过各种传感器、网络设备等手段收集大量的原始数据。数据采集技术包括物联网、传感器网络、移动互联网等。

2. 数据存储：数据存储是将采集到的数据进行保存的技术。常用的数据存储技术有分布式文件系统、分布式数据库、云存储等。

3. 数据处理：数据处理是对采集到的数据进行清洗、转换、整合的技术。常用的数据处理技术有数据清洗、数据转换、数据整合等。

4. 数据分析：数据分析是对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息。常用的数据分析技术有统计分析、数据挖掘、预测分析等。

5. 数据挖掘：数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐藏的模式和规律的技术。常用的数据挖掘技术有关联规则挖掘、分类模型挖掘、聚类分析等。

6. 机器学习：机器学习是一种让计算机从数据中学习并做出决策的方法。常用的机器学习技术有监督学习、无监督学习、强化学习等。

7. 深度学习：深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法。常用的深度学习技术有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。

8. 自然语言处理：自然语言处理是让计算机理解和生成人类语言的技术。常用的自然语言处理技术有文本分类、情感分析、机器翻译等。

9. 计算机视觉：计算机视觉是让计算机识别和理解图像和视频的技术。常用的计算机视觉技术有图像识别、目标检测、图像分割等。

10. 云计算：云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的技术。云计算技术可以支持大数据和人工智能的大规模应用。

这些基础技术相互关联，共同构成了大数据和人工智能的发展基础。随着技术的发展，这些技术也在不断地更新和完善，为大数据和人工智能的发展提供了强大的技术支持。