2、大数据与人工智能：变革时代的科技力量

大数据与人工智能：变革时代的科技力量

1. 数据获取与模型构建基础

在当今的数据科学领域，获取合适的数据集是构建机器学习和深度学习模型的重要第一步。有许多免费的数据集可供使用，这些数据集经过清洗，格式良好，适合用于模型构建和算法测试。

例如，图 3 中的第二个代码块展示了如何从互联网加载一个 CSV 文件，并将数据显示在数据框中。这个数据集展示了芝加哥市不同十字路口的交通情况，由该市维护。

你可以在以下两个网站找到大量的数据集：
- https://catalog.data.gov/dataset?res_format=CSV：这是一个综合性的数据集目录，你可以通过输入“CSV”并点击 CSV 图标来搜索和下载数据集，也可以复制链接。
- https://toolbox.google.com/datasetsearch：谷歌专门用于搜索数据集的网站，方便你找到适合构建模型的数据集。

在构建模型时，我们将使用 Python 编程语言以及一些流行的机器学习和深度学习库，如 Scikit - Learn、TensorFlow 和 Keras。你可以选择从头搭建环境来运行代码，也可以使用 Google 的 Colaboratory 中的托管笔记本。

2. 大数据与人工智能的时代背景

2.1 数据即新石油，AI 即新电力

我们正处于互联网时代，从亚马逊购物、Uber 叫车到 Netflix 追剧，这些活动都依赖于互联网，涉及大量数据在计算设备和云端服务器之间的上传和下载。如今，连接到互联网的智能设备越来越多，如电视、空调、洗衣机等。这些设备配备了微处理器和通信接口，能够通过 Wi -