在大數據出現之前，計算機無法很好地解決需要人類智能的問題，但現在我們可以用不同的思路來解決這些問題，其核心是將智能問題轉化為數據問題。

由此，世界開始了新一輪的技術革命——智能革命。

消防行業也是。智慧消防的發展離不開消防大數據。

隨著智慧消防的不斷應用，通過大數據的收集、分析和使用，提高消防信息和智能化已成為一個必然的課題。

1數據創造奇跡：從定量變化到質的變化

首先，讓我們來看看大數據和機器智能的案例。

2005年是大數據的第一年。谷歌在機器翻譯領域從未積累過技術，它擊敗了世界上所有的機器翻譯研究團隊，成為這一領域的領導者。

為什么谷歌能成功反擊？它的秘密武器是什么？

谷歌翻譯的發明者岡科博士在交流經驗時說，他兩年前實際上使用了計算模型，但他使用的數據是其他研究機構的數千倍甚至數萬倍。

在自然語言處理領域，科學家們知道數據的重要性。

2-3倍的數據缺口可能沒有大的變化，但使用數萬次時，數量變化的積累會導致定性變化。

消防行業也是。

消防管理部門擁有多維度、異構、實時、大型火災大數據資源，包括人員（消防隊、社會消防部隊等）、場所（高層建筑、商業綜合體、地下建筑、出租房屋等）、法人（高危單位、重點單位、化工公司等），貨物（危險化學品、易燃易爆材料等）、連接件（電線、消防設施、疏散路線等）、水源（消防栓、自然水源等）、檢驗信息等資料。

此外，還需要收集整合規劃、住房建設、土地、民政、通信、交通、氣象、供水、公安等相關部門等相關數據資源，建立全面、實時、規范的消防體系。大數據資源系統。為基于大數據方法的“智能消防”的建設提供了良好的基礎。

丁洪軍說，未來5年將是物聯網防火，他非常認同這一觀點。

建立消防互聯網，一是鋪設智能基礎設施，二是數據采集，最根本的是獲取數據。

只有有效數據達到一定程度，才能充分驗證模型和算法的準確性，才能真正實現智能消防的構建。

2數據挖掘：智能防火的關鍵

采集大量火災數據后，下一步是數據的使用和挖掘，這也是智能消防的關鍵。

使用大火災數據相當于在一堆沙子中淘金。未經處理的原始數據不會給您任何新的知識?；馂闹悄苋Q于數據的使用和挖掘水平。

第一步是對收集到的原始防火數據沒有固定格式，似乎混亂，對數據進行過濾和組織。

刪除與待解決問題無關的維度，并對與問題相關的火災數據內容進行格式和組織，供以后使用。

只需保持大小并過濾掉無關信息即可。

在對火災數據進行過濾處理后，下一步關鍵是機器學習實現智能防火。

機器學習不是什么新鮮事。目前廣泛應用的機器學習算法，如人工神經網絡算法、最大熵模型、邏輯自回歸等，早在40年前就已經成熟。

機器學習過程是一個不斷迭代和改進的過程。在機器學習的技術術語中，這是“最大限度地期望”的過程：

只要提前設定學習目標，這些算法將繼續優化模型，使其更貼近實際情況。

在大多數復雜的應用中，需要通過數據建立數學模型，以便在實際應用中得到應用。

建立數學模型存在兩個問題