大数据

该研究在视觉识别任务中利用了深度学习技术，并提出了一套大数据驱动的深度学习模型，从食物图像回归到营养估计，最大限度地发挥了深度学习模型的潜力，同时为未来将人工智能引入食品领域提供了基础。

近些年，随着各行业的数据呈现爆炸式增长，越来越多的数专业据库不断涌现，这些数据库为业内研究者提供了广泛的数据基础。在药物和食品研究领域，除了Pubchem, ChEMBL等综合性的数据库之外，也有DrugBank, Foodb等专业性的数据库。近年来，食品科学领域与人工智能的交叉越来越广泛和深入，在食品安全和食品营养等领域涌现了大量的优秀成果。但目前，食品科学领域相对于药物研发领域，数据库的类别和数量仍然还有很大差距。而获取优质的大量的数据是人工智能方法的前提，因此专业数据库的发展就显得尤为重要。

近几年，云计算、大数据和人工智能三个词应该是非常火的术语。在我们的印象中，云计算应该算是底层硬件平台，大数据产生于并存储于云平台，而人工智能分析处理利用这些大数据解决行业内各种问题。但是这三者之间究竟是什么关系，有什么具体的区别和联系？很多人说不清楚。今天分享一篇牛人的总结，尝试为读者呈现一个清晰完整的概念和印象。