大数据与可解释AI的结合
1.大数据与AI的结合现状
大数据与AI的结合已经成为了当今科技发展的一个重要趋势。大数据技术为AI的发展提供了丰富的数据积累和训练资源，而AI技术则帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。这种结合使得我们可以更有效地利用数据，从而推动各行各业的发展。
2.实时大数据技术与实时机器学习技术的发展
随着业务需求的发展，对企业数据和计算的实时性有了更迫切的要求。实时性不仅是对于数据的要求，也是对于计算以及机器学习应用等系统组件的一致要求。这促使了实时大数据技术与实时机器学习技术的不断发展。
3.大数据底层技术的基本格局
大数据底层技术的基本格局已经确定，主流的大数据组件如Hadoop、Spark、Flink等为机器学习AI技术的发展提供了强有力的保障。这些组件各自在自己的优势场景之外，也在日益向外拓展边界，例如Kafka从消息系统到实时处理的拓展，Flink从实时处理到实时机器学习的拓展。
4.大数据上层应用的发展趋势
随着业务需求的发展，大数据上层的应用会成为一个趋势。之前的大数据组件需要更多的是专家级的大数据工程师才能使用和构建，但这限制了大数据的广泛应用。因此，我们可以预见会有更多的高效的数据分析平台、可视化数据产品、端到端的可视化AI构建产品等上层应用出现。
5.大数据与AI的融合
大数据是AI发展的基础，而AI是大数据的一种表现形式。人工智能技术的发展对大数据技术有着较强的依赖性，作为人工智能核心技术之一的大数据技术在人工智能中有着较为广泛的应用。这种融合不仅体现在技术研发上，也体现在具体应用场景中，例如新零售、交通、健康等领域的大数据与人工智能技术的结合。
6.大数据与可解释AI的结合前景
随着计算能力、数据处理能力和处理速度的不断提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现。人工智能推进大数据应用深化，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。
综上所述，大数据与可解释AI的结合是大势所趋，它将在未来的科技发展中发挥越来越重要的作用。
