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    人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法的研究

    2020-08-31 17:41:12張忠黎
    西部論叢 2020年8期
    關(guān)鍵詞:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)

    張忠黎

    摘 要:現(xiàn)階段信息技術(shù)飛速發(fā)展,科技成果日新月異,各行各業(yè)重視信息技術(shù)的應(yīng)用,為現(xiàn)代化經(jīng)濟建設(shè)指明了前進的方向。本文主要提出了大數(shù)據(jù)分析方法的問題,并且詳細介紹了當(dāng)前三種較為普遍的大數(shù)據(jù)分析方法,以供相關(guān)工作人員借鑒分析。

    關(guān)鍵詞:人工智能;大數(shù)據(jù);機器學(xué)習(xí);深度學(xué)習(xí)

    引 言

    當(dāng)前我國重視工業(yè)化與信息化建設(shè),為我國經(jīng)濟蓬勃發(fā)展注入強大力量,隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,在我國經(jīng)濟建設(shè)中,為實現(xiàn)萬物互聯(lián)做出了巨大貢獻。大數(shù)據(jù)分析方法的研究工作,是當(dāng)前信息技術(shù)研究的重點,并且隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)技術(shù)將會對日常生活產(chǎn)生更大的影響。

    1大數(shù)據(jù)分析方法問題的提出

    目前,隨著我國新一代信息技術(shù)與現(xiàn)代制造業(yè)之間有效融合,為我國經(jīng)濟發(fā)展注入了強勁動力。并且各部門重視物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用與創(chuàng)新,為實現(xiàn)萬物互聯(lián)做出了相應(yīng)的貢獻,現(xiàn)階段我國已經(jīng)逐步邁入工業(yè)大數(shù)據(jù)時代,重視大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,成為了當(dāng)前我國實現(xiàn)工業(yè)化、現(xiàn)代化的重要途徑。

    大數(shù)據(jù)是人類發(fā)展歷程中的重要資源,重視對大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究工作,能夠充分發(fā)掘大數(shù)據(jù)內(nèi)在的價值與科學(xué)知識,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的高速發(fā)展。目前,數(shù)據(jù)已經(jīng)無處不在,在我國經(jīng)濟發(fā)展中,可以對產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)流程進行科學(xué)管理,從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整,為我國經(jīng)濟發(fā)展注入新的活力。并且,大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,將人工智能技術(shù)有效結(jié)合,從而將智能制造業(yè)應(yīng)用于社會大生產(chǎn)中,為制造業(yè)的變革做出巨大貢獻。

    為了實現(xiàn)智能制造業(yè)的應(yīng)用,需要技術(shù)人員加強對大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究工作,不斷探索大數(shù)據(jù)的分析方法,將大數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化為推動社會進步的重要力量。

    2基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法研究方向

    2.1機器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析

    機器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)的組成部分之一,在現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究中,應(yīng)用機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中最重要的組成部分。技術(shù)人員使用機器學(xué)習(xí)技術(shù),對于現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進行有效探討,從而提升當(dāng)前工作質(zhì)量,將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于日常生活中。研究人員對大數(shù)據(jù)的分析,主要從四個方面開始展開,分別是:大數(shù)據(jù)聚類、大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、大數(shù)據(jù)分類、大數(shù)據(jù)預(yù)測。研究人員在使用機器學(xué)習(xí)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)的時候,需要結(jié)合現(xiàn)階段機器學(xué)習(xí)技術(shù)實際,將機器學(xué)習(xí)技術(shù)有效應(yīng)用于日常生活中。

    例如:研究人員在使用機器學(xué)習(xí)分析大數(shù)據(jù)的時候,使用傳統(tǒng)的聚類算法,將現(xiàn)階段大規(guī)模數(shù)據(jù)進行分塊簡化,然后將這些數(shù)據(jù)處理結(jié)果再次合并,從而實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的分析工作。其中MapReduce是現(xiàn)階段主流的分布式計算機框架之一,研究人員能夠借助該框架實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析工作。

    在對傳統(tǒng)聚類算法的研究中,由于現(xiàn)階段數(shù)據(jù)量較大,整體研究工作較為繁瑣,是并行聚類算法,能夠有效提高計算機處理速度,從而實現(xiàn)對傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)的分析工作。

    2.2深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析

    現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)研究工作中,重視深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用,為提高計算機運行質(zhì)量做出相應(yīng)的貢獻。深度學(xué)習(xí)是現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù),需要企業(yè)工作人員,重視對模型訓(xùn)練過程中不同的閾值與參數(shù)進行迭代運算,從而實現(xiàn)現(xiàn)階段計算機智能,能夠?qū)@些隱層階段建立起深層網(wǎng)絡(luò),逐步適應(yīng)當(dāng)前工作質(zhì)量,為大數(shù)據(jù)分析工作指明前進的方向[1]。

    目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的研究工作已經(jīng)取得了一定的進步,為我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了有效助力?;赟park的分布式平臺,能夠借助內(nèi)存計算,從而實現(xiàn)對模型參數(shù)的訓(xùn)練,逐步建立起深層網(wǎng)絡(luò),提高了大數(shù)據(jù)分析效率,并且為現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)探究工作指明了方向。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析中,研究人員重視算法工作,并且借助信息理論,逐步適應(yīng)當(dāng)前工作的發(fā)展,將整體數(shù)據(jù)內(nèi)部的隱層神經(jīng)元個數(shù)進行明確,從而將大數(shù)據(jù)進行分塊,并且按照深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練步驟,從而實現(xiàn)對不同數(shù)據(jù)的迭代計算,從而改變當(dāng)前工作質(zhì)量,提高了深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)速度,并且提高了相應(yīng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的準確性,為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在日常工業(yè)建設(shè)中的應(yīng)用做出了貢獻。

    深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用,在應(yīng)對數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴大的現(xiàn)在,發(fā)揮著重要作用。研究人員在引導(dǎo)抽樣工作中,引入一些算法,能夠提升當(dāng)前工作質(zhì)量。研究人員重視對現(xiàn)有大數(shù)據(jù)技術(shù)的改進工作,逐步提升整體工作的靈活性[2]。

    2.3計算智能的大數(shù)據(jù)分析

    在現(xiàn)階段人工智能技術(shù)的發(fā)展中,計算智能是計算機研究工作的重要分支,借助于現(xiàn)有計算智能的研究方法,能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進行高效處理。研究人員重視傳統(tǒng)優(yōu)化算法的使用,有效借助計算智能技術(shù),從而實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的高效處理。

    現(xiàn)階段基于群智能的大數(shù)據(jù)分析技術(shù),是實現(xiàn)動態(tài)特性大數(shù)據(jù)分析的重要方法。群智能大數(shù)據(jù)分析方法是現(xiàn)階段分布式計算的重要分支,在大數(shù)據(jù)分析工作中有著廣泛應(yīng)用。當(dāng)前技術(shù)人員基于粒子群優(yōu)化技術(shù),能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進行有效處理?;跀?shù)據(jù)拆分與融合策略,現(xiàn)階段研究人員已經(jīng)實現(xiàn)了對不同樣本進行劃分,并且保持原有數(shù)據(jù)之間的信息傳遞,將不同子集之間進行有效融合,從而提高了大數(shù)據(jù)分析工作效率。目前,計算智能技術(shù)的使用,能夠從數(shù)據(jù)存儲與并行計算等方式,逐步建立起高效的管理機制,為大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用做出巨大貢獻。

    結(jié) 論

    總而言之,現(xiàn)階段人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)分析工作中得到了有效應(yīng)用,需要技術(shù)人員加強研究工作,使用現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)處理方法,為實現(xiàn)工業(yè)化、現(xiàn)代化做出相應(yīng)的貢獻。當(dāng)前研究工作面臨諸多挑戰(zhàn),需要技術(shù)人員提高關(guān)注,逐步提升大數(shù)據(jù)分析工作質(zhì)量。

    參考文獻

    [1] 程聰,王永根.人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法探討[J].信息記錄材料,2020,21(05):128-130.

    [2] 王萬良,張兆娟,高楠,等.基于人工智能技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析方法研究進展[J].計算機集成制造系統(tǒng),2019,25(03):529-547.

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