人工智能技术基于多种数据提供存储资料，包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。这些数据可以通过不同的方式被存储和处理，以满足不同场景的需求。
1. 结构化数据：结构化数据是指具有固定模式的数据，如数据库中的表格数据。人工智能技术可以对这些数据进行高效的查询和分析，例如在金融领域，银行可以使用AI来分析客户的信用记录和交易历史，以预测贷款违约风险。此外，AI还可以用于自动化数据分析，减少人工操作的时间和成本。
2. 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定模式的数据，如文本、图片、音频和视频等。这些数据需要通过自然语言处理（NLP）和图像识别等技术进行处理和分析。例如，在医疗领域，AI可以帮助医生分析医学影像，辅助诊断疾病；在社交媒体上，AI可以用于情感分析，帮助企业了解消费者的情绪和需求。
3. 半结构化数据：半结构化数据介于结构化数据和非结构化数据之间，具有一定的模式和结构，但不完全符合传统的数据库格式。这类数据通常包含一些字段缺失或不完整的信息，需要通过特定的算法来补充和处理。例如，在电子商务领域，商家可以使用AI来分析用户的购物行为和偏好，从而推荐相关产品；在社交网络中，AI可以用于挖掘用户的兴趣点，为广告投放提供依据。
除了以上三种数据类型外，人工智能技术还可以基于其他类型的数据提供存储资料，如时间序列数据、地理空间数据等。这些数据类型可以通过不同的机器学习算法和模型进行处理和分析，从而实现对各种场景的智能应用。
总之，人工智能技术基于多种数据提供存储资料，这些数据类型涵盖了结构化、非结构化和半结构化等多种形态。通过有效的数据管理和处理，人工智能技术可以实现对各种场景的智能应用，提高生产效率和决策质量。
