使用自然语言处理（NLP）处理大数据项目的前5个基本步骤，以及NLP工具和技术如何帮助企业处理，分析和理解所有这些数据，以便有效主动地进行操作。

将机器学习（ML）应用于生理数据提出了许多挑战。虽然ML可以有效地用于对定义明确的系统进行建模，但将其应用于像人体一样复杂的系统需要更谨慎的方法，重要的是，人体是复杂而微妙的，过分简化（常识有时会促使我们去做）可能危害您的健康”

随着数据科学家和商业都将注意力集中在机器学习和AI等技术的巨大潜力上，我们冒着忽视重要的东西：数据本身的风险，毕竟如果没有正确的数据为它们提供支持，精美的可视化和预测分析就无关紧要。

企业数据是多种多样的，复杂的，并且常常超越部门的孤岛和业务范围，数据也可能是愚蠢的，除非将其用作企业资产。只有在自上而下的协作型组织生态系统中才能实现其转型价值，将数据工程和分析与领域专业知识相结合，卓有成效的分析项目重新调整了组织的文化，以确保每个人都知道数据的价值以及如何充分利用数据。

公司如何不再仅依靠传统的设备维护实践，而又必须将操作行为纳入使用机器学习部署数据驱动的解决方案中，预防故障的迫切需要从猜测变为数据驱动的事实。

曾经有一段时间，人工智能是一个遥不可及的梦想，是一种虚构的小说。人们将其生动地视为繁荣昌盛的一部分，但现在情况不再如此。由于各种因素，包括但不限于负担得起的存储和计算以及大数据增长，人工智能现在已经并且越来越流行，在这个阶段它成为公司和个人的宝贵组成部分，同时也以的方式影响着日常生活。