人工智能論文：機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)-資料下載頁(yè)
2025-06-19 20:53本頁(yè)面
【正文】 集成中間件，業(yè)務(wù)規(guī)則管理系統(tǒng)，語(yǔ)義分析，數(shù)據(jù)流計(jì)算平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。不同的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)適合不同類(lèi)型的日志數(shù)據(jù)以及不同的分析挑戰(zhàn)。利用相關(guān)性與其它現(xiàn)有模式為機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制構(gòu)建先驗(yàn)性監(jiān)督方案才是正確的處理方式。如果日志數(shù)據(jù)模式無(wú)法以預(yù)告方式作出精確定義，那么非監(jiān)督性強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制可能更為適合。這些由機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持的日志數(shù)據(jù)分析方案可謂自動(dòng)化處理的最理想場(chǎng)景，因?yàn)榇祟?lèi)方案會(huì)自主選擇匹配程度較高的處理模式并進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，從而在無(wú)法人為提供培訓(xùn)數(shù)據(jù)集的前提下完成既定任務(wù)。第4章 大數(shù)據(jù)時(shí)代應(yīng)運(yùn)而生的機(jī)器學(xué)習(xí)新趨勢(shì)在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程中，一直有兩大研究方向。一是研究學(xué)習(xí)機(jī)制，注重探索、模擬人的學(xué)習(xí)機(jī)制；二是研究如何有效利用信息，注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識(shí)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識(shí)，已逐漸成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力。大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段”，機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持技術(shù)和服務(wù)技術(shù)，如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析，更高效地利用信息成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要方向。機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越朝著智能數(shù)據(jù)分析的方向發(fā)展，并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個(gè)重要源泉。另外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度的持續(xù)加快，數(shù)據(jù)的體量有了前所未有的增長(zhǎng)，而需要分析的新的數(shù)據(jù)種類(lèi)也在不斷涌現(xiàn)，如文本的理解、文本情感的分析、圖像的檢索和理解、圖形和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析等，機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域涌現(xiàn)了很多新的研究方向，很多新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法被提出并得到了廣泛應(yīng)用。第5章 結(jié)束語(yǔ)大數(shù)據(jù)具有屬性稀疏、超高維、高噪聲、數(shù)據(jù)漂移、關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn),導(dǎo)致傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法難以有效處理和分析。新的大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)意味著處理大數(shù)據(jù)的工作將有一套新的方式，也就是機(jī)器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析的緊密關(guān)系，在人工智能領(lǐng)域嶄露頭角的機(jī)器學(xué)習(xí)將聯(lián)合大數(shù)據(jù)在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更強(qiáng)大的功能，人工智能技術(shù)也會(huì)有新的突破。研究機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法，以實(shí)現(xiàn)超高維、高稀疏的大數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。參考文獻(xiàn)
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