为什么说高质量的数据分析对人工智能至关重要？

人工智能无疑是当今一项备受瞩目的前沿科技。正是因为这项技术，许多想象正逐渐成为现实。而计算机之所以具备这种智能，是因为一种技术的实现——机器学习。

机器到底如何学习？又在何处学以致用？这一切又是如何将语言服务与人工智能产业紧密联系在一起的？

就让我们共同走进幕后，一探究竟吧。

大数据是什么意思？

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

因此：

1.在大数据中挑挑拣拣，收集有用的那些，就是数据采集；

2.如果实在筛选困难，那么针对需要创建样本，也是数据采集。

什么叫大数据分析？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值。

但是且慢，让我们先回到一开始的人工智能，了解为何要采集和分析数据。

之前讲过，人工智能的核心在于机器学习。让计算机像人类一样学习和思考，一直是科学家想要实现的目标。人类大脑的神经系统是一张由无数神经元组成的复杂网络，经过多年发展，终于以此为原型，开发出了人工神经网络。

我们可以把人工神经网络想成一个孩子，孩子需要不断积累知识经验，然后回顾反省，从中得到人生道理。而就和人脑的学习方法一样，人工智能同样需要读取大量数据，然后进行数据分析，提取真知灼见，这才能不断“成长”。比如 Google 在 2012 年发布的一种人脑模拟软件，就能通过看视频来学习识别猫、人和其他物体。

数据对训练人工智能有什么作用？

通过机器学习方法，人工智能学会了识别图像、声音、语言这些信息，也越来越广泛地应用于等多种领域，逐渐遍布我们的日常生活。人工智能机器翻译就是以这些技术为基础。

如今人工智能机器翻译的热度节节攀升，而用于智能翻译的机器学习算法，就如同一个嗷嗷待哺的孩子，饥渴地等待着各路语料数据的投喂。然而，教育孩子必须取其精华，去其糟粕，训练人工智能也是一样。只有输入准确的数据，才能训练出识别精准的 AI。

但要在大数据中筛选出符合这些要求的数据，实在有些大海捞针，显然第一种数据采集方法不甚可取。然而若要用第二种方法，又上哪找这样多语种、多样化的语料数据呢？

译讯科技组建语料数据库有实力

语言问题当然通过语言专家来解决，更加具有说服力。

译讯科技的后台数据不仅有来源于翻译司、国家外文局、知识产权局、外研社等权威机构；

译讯科技CEO深耕语言服务行业18年，收集了数千家本地化翻译公司和十万多名职业译员近十年翻译作品的整理，这些翻译语料数据都是人工翻译传统行业精准的术语资源。

因此译讯科技的语料大数据有着三大特点：

数量充足，网罗众多国家语种海量语料样本；

种类多样，覆盖多个专业领域的双语句对，数据丰富；

准确无误，语言专家层层把关，让数据多而精。

不止步于智能数据采集

实际上，真正强悍的语言服务商绝不会止步于智能数据采集的角色。他们会开发算法，然后采集数据，训练机器学习，最后为客户奉上准确顺畅、高效可靠的人工智能语言解决方案。

译讯科技一方面充分利用人工智能技术这一帮手，采集与挖掘语言大数据，把握用户需求，为顾客提供更加精准、便捷的语言服务及相关衍生服务产品，代表产品如——云译通AI专业文档翻译软件。

另一方面以客户需求为核心，通过人工智能技术、云计算、大数据等新技术和新平台，向广大客户提供定制化服务，通过定制化部署，能够将云译通先进的机器翻译系统与客户的相关业务流程完美集成。

大数据与深度学习的结合，使得译讯科技的人工智能机器翻译产品实现动态的增长。云译通在迭代中不断地优化翻译引擎，趋近更准确的翻译效果。