日期:2019-07-16 15:50
数据分析与挖掘是人工智能发挥真正价值的核心。传统的大数据分析，不管是传统的联机分析处理(OLAP)技术还是数据挖掘技术，都难以应对大数据的挑战。一是执行效率低，传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，在处理TB级以上数据时效率低;二是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。深度学习具有自行处理、分布存储和高度容错等特性，非常适合处理非线性的或者模糊、不完整、不严密的知识和数据。智能大数据分析技术利用深度学习算法自动开展多种分析计算，探究数据资源中的