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隨著計算機技術的革新,互聯網新媒體的快速發展,人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據,因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長,大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。 數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要
新世紀以來信息技術呈現出指數級的增長、爆發式的增長,數字化、網絡化、智能化加快普及應用,特別是互聯網、大數據、人工智能技術與**制造技術深度融合所形成的新一代智能制造技術,成為了新一輪工業革命的**競爭力、**驅動力。 大數據是現代人工智能發展的基礎,依托于大數據的數據挖掘是人工智能的底層邏輯,而擁有數據挖掘技能數據科學家則是人工智能領域內不可或缺的良好人才。 大數據的應用十分廣泛,不僅能產生巨
在大數據時代背景下,隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用,傳統的數據管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來,知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數據管理模式,在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫,用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組,以及實體及其相關屬性
自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的**是利用數據的**,機器學習是利用數據**的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
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