人工智能論文：機器學習與大數(shù)據(jù)-資料下載頁
2025-06-19 20:53本頁面
【正文】 集成中間件，業(yè)務(wù)規(guī)則管理系統(tǒng)，語義分析，數(shù)據(jù)流計算平臺和機器學習算法。不同的機器學習技術(shù)適合不同類型的日志數(shù)據(jù)以及不同的分析挑戰(zhàn)。利用相關(guān)性與其它現(xiàn)有模式為機器學習機制構(gòu)建先驗性監(jiān)督方案才是正確的處理方式。如果日志數(shù)據(jù)模式無法以預告方式作出精確定義，那么非監(jiān)督性強化學習機制可能更為適合。這些由機器學習技術(shù)支持的日志數(shù)據(jù)分析方案可謂自動化處理的最理想場景，因為此類方案會自主選擇匹配程度較高的處理模式并進行優(yōu)先級排序，從而在無法人為提供培訓數(shù)據(jù)集的前提下完成既定任務(wù)。第4章 大數(shù)據(jù)時代應(yīng)運而生的機器學習新趨勢在整個機器學習的發(fā)展歷程中，一直有兩大研究方向。一是研究學習機制，注重探索、模擬人的學習機制；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。隨著大數(shù)據(jù)時代各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過機器學習高效地獲取知識，已逐漸成為當今機器學習技術(shù)發(fā)展的主要推動力。大數(shù)據(jù)時代的機器學習更強調(diào)“學習本身是手段”，機器學習成為一種支持技術(shù)和服務(wù)技術(shù)，如何基于機器學習對復雜多樣的數(shù)據(jù)進行深層次的分析，更高效地利用信息成為當前機器學習研究的主要方向。機器學習越來越朝著智能數(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)的一個重要源泉。另外，在大數(shù)據(jù)時代，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，而需要分析的新的數(shù)據(jù)種類也在不斷涌現(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，機器學習研究領(lǐng)域涌現(xiàn)了很多新的研究方向，很多新的機器學習方法被提出并得到了廣泛應(yīng)用。第5章 結(jié)束語大數(shù)據(jù)具有屬性稀疏、超高維、高噪聲、數(shù)據(jù)漂移、關(guān)系復雜等特點,導致傳統(tǒng)機器學習算法難以有效處理和分析。新的大數(shù)據(jù)時代的到來意味著處理大數(shù)據(jù)的工作將有一套新的方式，也就是機器學習與大數(shù)據(jù)分析的緊密關(guān)系，在人工智能領(lǐng)域嶄露頭角的機器學習將聯(lián)合大數(shù)據(jù)在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更強大的功能，人工智能技術(shù)也會有新的突破。研究機器學習理論和方法，以實現(xiàn)超高維、高稀疏的大數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)。參考文獻
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