摘 秦海璐资料要 大数据学习成为大数据领域的一个热点研究问题。本文从大数据时代背景出发，总结当前大数据分析所面临的机遇和挑战，阐述大数据学习系统相关的前沿技术，并就大数据分析的发展方向和未来前景进行讨论。
关键词 大数据 学习系统 数据挖掘
中图分类号：C829.29 文献标识码：A
当今社会，数据量正在以爆炸方式迅猛增长，数据表示形式千变万化，标志着我们已经进入了大数据时代。云计算、三网融合、物联网、移动互联网的出现，更加催生了大数据时代的产生。在大数据时代下，其所需存储、处理的数据量惊人，为大数据的分析和应用带来很多挑战。若想充分发挥大数据所赋予的机遇和优势，必须采取有效的数据学习与处理方法，从高质量的大规模数据中提取隐含的、有用的信息，才能做出更加精准、更加符合市场
和客户需求的决策。本文就当前大数据分析技术面临的挑战和机遇，介绍大数据学习系统的关键技术，最后对大数据分析技术的未来发展进行讨论。
1大数据带来的机遇和挑战
玉米男孩图片李东旭整容>界王拳 大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术革命。大数据挖掘和应用可创造出超万亿美元的价值，使人们可以利用以前不能有效利用的多种数据潜在信息，抓住被忽略的机遇。随着数据存储技术的成熟，大数据的重心将从存储和传输，过渡到如何选择高效的数据学习形式对数据进行处理和利用，这需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行变革。此外，大数据的海量数据，通常采用云端存储，数据管理比较分散，如何保证大数据的安全以及学习结果的可靠性对大数据学习技术提出了更高的要求。
2大数据学习关键技术
非走不可歌词 伴随着需要处理的数据量多且增长速度迅速的特点，对数据学习的实时性、有效性提出了更高要求。大数据学习核心即为挖掘，从技术角度看，就是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先未发觉的、有潜在价值的信息和知识
的过程。有关智能计算中的大数据学习关键技术常见的有神经网络、数据挖掘和回归分析等。
一年级语文期末试卷
发布评论