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    論人工智能在大數(shù)據(jù)時代網(wǎng)絡(luò)信息研究中應(yīng)用

    2020-03-04 22:11劉杰強(qiáng)
    科學(xué)與財(cái)富 2020年36期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)信息大數(shù)據(jù)技術(shù)深度學(xué)習(xí)

    劉杰強(qiáng)

    摘 要:在信息化時代背景下,特別是分析大數(shù)據(jù)時代的網(wǎng)絡(luò)信息的應(yīng)用情況的過程中,我們應(yīng)該重視人工智能、深度學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)信息融合發(fā)展,這樣才有利于推動社會發(fā)展,有利于實(shí)現(xiàn)信息化建設(shè)的根本目標(biāo)。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)技術(shù);人工智能;網(wǎng)絡(luò)信息;深度學(xué)習(xí)

    在信息化時代背景下,海量數(shù)據(jù)則是必然的發(fā)展趨勢,在應(yīng)用大規(guī)模集群的并行計(jì)算的背景下,對于如何實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)時代背景下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘效率具有一定的挑戰(zhàn)性。另外,大數(shù)據(jù)背景下的網(wǎng)絡(luò)信息的圖像、影音相關(guān)數(shù)據(jù)分析以及處理水平整體還不高。將AI人工智能技術(shù)應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)信息處理方面則也是必然的趨勢,這里重點(diǎn)探討了人工智能技術(shù)在大數(shù)據(jù)背景下的信息處理研究問題。

    1大數(shù)據(jù)時代的網(wǎng)絡(luò)信息

    1. 1網(wǎng)絡(luò)信息

    網(wǎng)絡(luò)信息則是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,用戶所表達(dá)自身言論以及觀點(diǎn)的內(nèi)容,其具有互動性強(qiáng)、內(nèi)容豐富、傳播快速以及具有很強(qiáng)的即時性等特點(diǎn)。隨著移動網(wǎng)絡(luò)終端的不斷普及,大數(shù)據(jù)背景下的互聯(lián)網(wǎng)信息具有飛快的傳播速度。在進(jìn)行信息傳播的過程中,人們能夠充分利用新媒體職工的微信、微博、直播、短視頻以及各種社交平臺的優(yōu)勢,從而能進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的快速傳播,其具有多樣化的內(nèi)容,包括文字、圖像以及音視頻等,數(shù)據(jù)單個價值十分有限,整體價值較高但往往分布較為分散。網(wǎng)絡(luò)信息的傳播速度、復(fù)雜多樣性以及數(shù)據(jù)吞吐量都呈現(xiàn)出幾何式的快速變化。

    1.2 網(wǎng)絡(luò)輿情分析處理技術(shù)

    在信息化大數(shù)據(jù)時代背景下,網(wǎng)絡(luò)信息分析處理技術(shù)則是能有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析為決策服務(wù)提供幫助,主要涉及到以下方面。一是,熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)技術(shù)。這樣能有效針對大量數(shù)據(jù)話題以及關(guān)鍵詞進(jìn)行辨別,進(jìn)行相應(yīng)的新聞、目標(biāo)話題數(shù)量的動態(tài)化統(tǒng)計(jì),并能通過相應(yīng)的算法來進(jìn)行預(yù)測;二是,信息采集技術(shù),主要是對于數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取以及清洗,并能結(jié)合實(shí)際需求來實(shí)現(xiàn)精簡數(shù)據(jù);三是,熱點(diǎn)評估技術(shù)。能結(jié)合社會特點(diǎn)問題以及反饋情況,提出評分以及預(yù)警方案,從而影響公眾輿論的引導(dǎo)。

    2人工智能、深度學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)信息

    2. 1人工智能與深度學(xué)習(xí)

    在計(jì)算機(jī)技術(shù)快速發(fā)展的背景下,人工智能則是其重要的分支領(lǐng)域,對于各個方面的發(fā)展都具有重要意義。其中,谷歌圍棋程序AlphaGo則是最具代表性的例子,能輕而易舉地?fù)魯∈澜绻谲娖迨?。這就是人工智能中深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用實(shí)例。

    人工智能技術(shù)的發(fā)展過程中,深度學(xué)習(xí)則是重要的研究方向,屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支。其主要考慮到來自于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的內(nèi)容,通過選擇以及樣本學(xué)習(xí),利用有效的算法,借助于內(nèi)在結(jié)構(gòu)以及表示層次,能有效實(shí)現(xiàn)采集信息的特征區(qū)分,從而能實(shí)現(xiàn)相應(yīng)識別規(guī)則要求下,保障機(jī)器具有一定的學(xué)習(xí)能力,有效開展文字、聲音、圖像等數(shù)據(jù)信息的特征識別。

    2. 2深度學(xué)習(xí)與圖像處理

    深度學(xué)習(xí)則是屬于較為復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,特別是在圖像識別領(lǐng)域中具有較為廣泛的應(yīng)用空間,能保障實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確率的圖像識別要求,有利于解決復(fù)雜模式的識別。

    從軟件層面來說,圖像識別工作主要分為獲取數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇及抽取、設(shè)計(jì)及決策等工作。一般來說,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)應(yīng)用較為廣泛,則是結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及圖像識別技術(shù),能有效地進(jìn)行視覺系統(tǒng)的模擬處理,方可以進(jìn)一步進(jìn)行圖像識別,在具體的過程中,當(dāng)存在著圖像特征和人眼識別記憶及感官判斷的圖像的匹配,則判定為圖像識別成功。具體的識別效果來看,則是可以通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能實(shí)現(xiàn)預(yù)期的識別效果,具有較高的準(zhǔn)確率,其中微軟的圖像識別引擎具有較低的分類錯誤率,甚至低于人類肉眼辨識的錯誤率。從這個角度來看,機(jī)器深度學(xué)習(xí)在圖像識別效率和精準(zhǔn)度則具有較強(qiáng)的優(yōu)勢。

    從硬件方面來看,當(dāng)前已經(jīng)將CPU ( graphics processing unit)虛擬化應(yīng)用在人工智能以及數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中,能夠有效獲得相應(yīng)的AI、深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)服務(wù)器虛擬化等方面的支持。相比而言,這樣能大大提升深度學(xué)習(xí)的速度,更好地符合人工智能技術(shù)的發(fā)展,所涉及到的CUDA ( compute unified device architecture)單元則能更快地進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方面的工作。特別情況下,在進(jìn)行比較大規(guī)模的數(shù)據(jù)監(jiān)控識別的工作中,則可以通過增設(shè)專業(yè)顯卡就可以實(shí)現(xiàn)。在摩爾定律的作用下,硬件性能得到快速提升,這對于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展具有重要的意義。

    2. 3 人工智能與網(wǎng)絡(luò)信息

    深度學(xué)習(xí)則是在信息化時代背景下的大數(shù)據(jù)技術(shù)下的機(jī)器自主學(xué)習(xí)的情況,能借助于底層組合方式體現(xiàn)出更加直觀的表達(dá)。結(jié)合深度學(xué)習(xí)的情況,當(dāng)存在著特定任務(wù)模型深度訓(xùn)練的問題,系統(tǒng)則自動進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算單元的增加,意味著相應(yīng)更多的訓(xùn)練樣本以及參數(shù)確定,這樣能充分利用好大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢。另外,在深度學(xué)習(xí)的過程中,借助于大數(shù)據(jù)的自主學(xué)習(xí)工作,能有效實(shí)現(xiàn)良好的樣本特征提取,從而滿足圖像識別系統(tǒng)性能得到全方位的提升。深度學(xué)習(xí)在當(dāng)前的語音識別、文本分析以及自動駕駛等方面都有著廣泛的應(yīng)用,相應(yīng)的內(nèi)容都是大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息的研究范疇。

    由此可見,在基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)信息相關(guān)的研究工作中,充分發(fā)揮好人工智能的優(yōu)勢,能構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型,并合理化選擇相應(yīng)的優(yōu)化算法,從而滿足實(shí)現(xiàn)各種模式的對象及目標(biāo)的準(zhǔn)確化識別,在具體的應(yīng)用實(shí)踐中能實(shí)現(xiàn)車輛、物品、人臉、文字等方面的識別,并借助于網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)進(jìn)行反饋,從而更好地開展網(wǎng)絡(luò)信息的預(yù)警服務(wù)、實(shí)時監(jiān)控。

    3 結(jié)論

    綜上所述,針對大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息處理的背景來說,則應(yīng)充分重視人工智能技術(shù)的融入,其中,則應(yīng)重視相應(yīng)的頂層設(shè)計(jì)工作,并搭配到效率的核心算法,并選擇高性能的硬件配置,結(jié)合人工智能算法有效地進(jìn)行大數(shù)據(jù)信息處理工作,滿足信息化時代背景對于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)信息的監(jiān)管以及引導(dǎo)工作,為社會的進(jìn)步發(fā)展更好地發(fā)揮信息技術(shù)的優(yōu)勢。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 丁春光, 黃志華, 沈佳塔, 等. 基于大數(shù)據(jù)與人工智能的元器件數(shù)據(jù)智慧管理[J]. 電子產(chǎn)品可靠性與環(huán)境試驗(yàn), 2020年1期.

    [2] 李肯立, 陽王東, 陳岑, 等.? 面向人工智能和大數(shù)據(jù)的高效能計(jì)算[J].? 數(shù)據(jù)與計(jì)算發(fā)展前沿, 2020年1期.

    [3] 姜峰.? 探討大數(shù)據(jù)與人工智能在市政工程建設(shè)中的應(yīng)用與推廣[J]. 寫真地理, 2020年27期.

    (英國紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)? Newcastle University)

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