人工智能论文机器学习与大数据.docx

人工智能》课程结课论文
课题：机器学****与大数据
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2015 年 11 月13 日
机器学****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as received
the attention.
Keywords:Big Data;Machine learning;Age of Big Data
目录
第1 章 引言 2
第2 章 机器学****与大数据 3
机器学****3
大数据 3
第3 章 大数据时代下的机器学****3
大数据时代 3
机器学****已成为大数据的基石 3
机器学****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****新趋势 4
机器学****的研究方向 4
机器学****适应大数据时代发展 4
第5 章 结束语 5
第1章 引言
机器学****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。研究大数据环境下的机器学****算法成为学术界和产业界共同关注的话题。机 器学****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，大数据是现有产业升级与新产业诞生的保障。
第 2 章 机器学****与大数据
机器学****br/>机器学****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****理论基础。机 器学****与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学****与问题求解结 合进行、知识表达便于学****的观点产生了通用智能系统 SOAR 的组块学****类比 学****与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学****的重要方向。学****是一项复 杂的智能活动，学****过程与推理过程是紧密相连的，按照学****中使用推理的多少， 机器学****所采用的策略大体上可分为4种一一机械学****通过传授学****类比学****和通过事例学****学****中所用的推理越多，系统的能力越强。⑴
大数据
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）。】?] “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”。⑶
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