人工智能论文：机器学习与大数据

《人工智能论文：机器学习与大数据》由会员分享，可在线阅读，更多相关《人工智能论文：机器学习与大数据（6页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。

1、1 人 工 智 能 课 程 结 课 论 文课 题 ： 机 器 学 习 与 大 数 据姓 名 ：学 号 ：班 级 ：指 导 老 师 ：2015 年 11 月 13 日1机 器 学 习 与 大 数 据摘 要大 数 据 并 不 仅 仅 是 指 海 量 数 据 ， 而 更 多 的 是 指 这 些 数 据 都 是 非 结 构 化 的 、 残缺 的 、 无 法 用 传 统 的 方 法 进 行 处 理 的 数 据 。 大 数 据 时 代 的 来 临 ， 随 着 产 业 界 数 据量 的 爆 炸 式 增 长 ,大 数 据 概 念 受 到 越 来 越 多 的 关 注 。 然 而 随 着 大 数 据 “ 越 来

2、越 大 ”的 发 展 趋 势 ， 我 们 在 分 析 和 处 理 的 过 程 中 感 觉 到 的 困 难 也 愈 加 的 多 了 。 这 个 时 候我 们 想 到 了 机 器 学 习 。 机 器 学 习 几 乎 无 处 不 在 ， 即 便 我 们 没 有 专 程 调 用 它 们 ， 它们 也 经 常 出 现 在 大 数 据 应 用 之 中 ， 大 数 据 环 境 下 机 器 学 习 的 创 新 和 发 展 也 倍 加 受到 了 关 注 。关 键 词 ： 大 数 据 ； 机 器 学 习 ； 大 数 据 时 代Machine learning and big dataAbstractBig dat

3、a is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about thesedata are structured, broken, cant use the traditional method of processingdata.Coming of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes,large data concept is more and more attention.However, as the data

4、, the developmenttrend of growing in the process of analysis and processing we feel is moredifficult.This time we thought about the machine learning.Machine learning is almosteverywhere, even if we dont have to call them specially, they are also often appear inthe big data applications, large data m

5、achine learning under the environment ofinnovation and the development also has received the attention.K eywords:Big Data;Machine learning;Age of Big Data2目 录第 1章 引 言 .2第 2章 机 器 学 习 与 大 数 据 .32.1 机 器 学 习 .32.2 大 数 据 .3第 3章 大 数 据 时 代 下 的 机 器 学 习 .33.1 大 数 据 时 代 .33.2 机 器 学 习 已 成 为 大 数 据 的 基 石 .33.3 机

6、 器 学 习 帮 助 数 据 日 志 的 分 析 解 决 .4第 4章 大 数 据 时 代 应 运 而 生 的 机 器 学 习 新 趋 势 .44.1 机 器 学 习 的 研 究 方 向 .44.2 机 器 学 习 适 应 大 数 据 时 代 发 展 .4第 5章 结 束 语 .5参 考 文 献 .5第 1 章 引 言机 器 学 习 几 乎 无 处 不 在 ， 即 便 我 们 没 有 专 程 调 用 它 们 ， 它 们 也 经 常 出 现 在 大数 据 应 用 之 中 。 随 着 产 业 界 数 据 量 的 爆 炸 式 增 长 ， 大 数 据 概 念 受 到 越 来 越 多 的 关注 。 研

7、究 大 数 据 环 境 下 的 机 器 学 习 算 法 成 为 学 术 界 和 产 业 界 共 同 关 注 的 话 题 。 机器 学 习 是 继 专 家 系 统 后 人 工 智 能 应 用 的 又 一 重 要 研 究 领 域 ， 也 是 人 工 智 能 和 神 经计 算 的 核 心 研 究 课 题 之 一 。 随 着 产 业 界 数 据 量 的 爆 炸 式 增 长 ， 数 据 以 前 所 未 有 的速 度 积 累 ， 大 数 据 (Bigdata)概 念 受 到 越 来 越 多 的 关 注 。 大 数 据 正 在 给 数 据 密 集型 企 业 带 来 丰 厚 的 利 润 ， 大 数 据 是 现

8、 有 产 业 升 级 与 新 产 业 诞 生 的 保 障 。3第 2 章 机 器 学 习 与 大 数 据2.1 机 器 学 习机 器 学 习 已 成 为 新 的 边 缘 学 科 并 在 高 校 形 成 一 门 课 程 。 它 综 合 应 用 心 理 学 、生 物 学 和 神 经 生 理 学 以 及 数 学 、 自 动 化 和 计 算 机 科 学 形 成 机 器 学 习 理 论 基 础 。 机器 学 习 与 人 工 智 能 各 种 基 础 问 题 的 统 一 性 观 点 正 在 形 成 。 例 如 学 习 与 问 题 求 解 结合 进 行 、 知 识 表 达 便 于 学 习 的 观 点 产 生

9、了 通 用 智 能 系 统 SOAR的 组 块 学 习 。 类 比学 习 与 问 题 求 解 结 合 的 基 于 案 例 方 法 已 成 为 经 验 学 习 的 重 要 方 向 。 学 习 是 一 项 复杂 的 智 能 活 动 ， 学 习 过 程 与 推 理 过 程 是 紧 密 相 连 的 ， 按 照 学 习 中 使 用 推 理 的 多 少 ，机 器 学 习 所 采 用 的 策 略 大 体 上 可 分 为 4种 机 械 学 习 、 通 过 传 授 学 习 、 类 比 学习 和 通 过 事 例 学 习 。 学 习 中 所 用 的 推 理 越 多 ， 系 统 的 能 力 越 强 。 12.2 大

10、数 据随 着 大 数 据 时 代 的 到 来 ,大 数 据 逐 渐 成 为 学 术 界 和 产 业 界 的 热 点 、 国 际 数 据公 司 定 义 了 大 数 据 的 四 大 特 征 ： 海 量 的 数 据 规 模 （ vast） 、 快 速 的 数 据 流 转 和 动态 的 数 据 体 系 （ velocity） 、 多 样 的 数 据 类 型 （ variety） 和 巨 大 的 数 据 价 值（ value） 。2“ 大 数 据 ” 是 需 要 新 处 理 模 式 才 能 具 有 更 强 的 决 策 力 、 洞 察 发 现力 和 流 程 优 化 能 力 的 海 量 、 高 增 长 率

11、和 多 样 化 的 信 息 资 产 。 大 数 据 技 术 的 战 略 意义 不 在 于 掌 握 庞 大 的 数 据 信 息 ， 而 在 于 对 这 些 含 有 意 义 的 数 据 进 行 专 业 化 处 理 。换 言 之 ， 如 果 把 大 数 据 比 作 一 种 产 业 ， 那 么 这 种 产 业 实 现 盈 利 的 关 键 ， 在 于 提 高对 数 据 的 “ 加 工 能 力 ” ， 通 过 “ 加 工 ” 实 现 数 据 的 “ 增 值 ” 。 3在 很 多 领 域 ， 如 互 联 网 和 金 融 领 域 ， 训 练 实 例 的 数 量 是 非 常 大 的 ， 每 天 汇 合几 十 亿

12、 事 件 的 数 据 集 是 很 常 见 的 。 另 外 ， 越 来 越 多 的 设 备 包 括 传 感 器 ， 持 续 记 录观 察 的 数 据 可 以 作 为 训 练 数 据 ， 这 样 的 数 据 集 可 以 轻 易 地 达 到 几 百 TB。 当 前 全球 和 我 国 大 数 据 都 呈 现 了 井 喷 式 爆 发 性 增 长 ， 大 数 据 已 经 渗 透 到 各 个 行 业 和 业 务职 能 领 域 ， 成 为 重 要 的 生 产 因 素 ， 大 数 据 的 演 进 与 生 产 力 的 提 高 有 着 直 接 的 关 系 。第 3 章 大 数 据 时 代 下 的 机 器 学 习3.

13、1 大 数 据 时 代大 数 据 将 成 为 各 类 机 构 和 组 织 ， 乃 至 国 家 层 面 重 要 的 战 略 资 源 。 重 视 数 据 资4源 的 搜 集 、 挖 掘 、 分 享 与 利 用 ， 成 为 当 务 之 急 。 大 数 据 的 公 开 与 分 享 成 为 大 势 所趋 ， 政 府 部 门 必 须 身 先 士 卒 ， 机 构 组 织 的 变 革 与 全 球 治 理 成 为 必 然 的 选 择 。 43.2 机 器 学 习 已 成 为 大 数 据 的 基 石机 器 学 习 对 大 数 据 应 用 投 资 回 报 的 贡 献 主 要 体 现 在 两 个 方 面 ： 一 是

14、促 进 数 据科 学 家 们 的 多 产 性 ； 二 是 发 现 一 些 被 忽 视 的 方 案 ， 有 些 方 案 甚 至 遭 到 了 最 好 的 数据 科 学 家 们 的 忽 视 。 这 些 价 值 来 自 于 机 器 学 习 的 核 心 功 能 ： 即 让 分 析 算 法 无 需 人类 干 预 和 显 式 程 序 即 可 对 最 新 数 据 进 行 学 习 。 许 多 情 况 下 ， 机 器 学 习 是 大 数 据 创新 的 最 佳 投 资 回 报 。 对 机 器 学 习 的 投 资 能 够 深 化 任 何 对 企 业 定 制 的 大 数 据 案 例 。“ 深 入 学 习 ” （ deep learning） 成 为 了 大 数 据 科 学 家 的 机 器 学 习 指 令 系 统中 的 一 个 重 要 工 具 。 利 用 神 经 网 络 开 展 的 深 入 学 习 有 助 于 从 这 些 数 据 流 中 提 取 感知 能 力 ， 因 为 这 些 数 据 流 可 能 涉 及 组 成 对 象 之 间 语 义 关 系 的 层 次 结 构 安 排 。 53.3 机 器 学 习 帮 助 数