第103章 大資料、人工智慧(第3/5 頁)

法（主成分分析、奇異值分解等），用於發現資料中的內在結構和模式，在資料探勘、資料視覺化等方面有廣泛應用。半監督學習則介於兩者之間，利用少量標記資料和大量未標記資料進行學習，適用於資料標記成本較高的場景。 2. 深度學習架構 深度學習架構包括多層感知機（mLp）、卷積神經網路（cNN）、迴圈神經網路（RNN）及其變體如長短期記憶網路（LStm）和門控迴圈單元（GRU）等。cNN 主要用於處理具有網格結構的資料，如影象和影片，透過卷積層、池化層和全連線層的組合，能夠自動提取影象的特徵，在影象分類、目標檢測、影象分割等任務中取得了卓越的效能。RNN 及其變體則擅長處理序列資料，如文字、語音等，能夠考慮資料的時序資訊，在機器翻譯、語音識別、情感分析等自然語言處理任務中發揮著重要作用。此外，生成對抗網路（GAN）也是一種新興的深度學習架構，它由生成器和判別器組成，能夠生成逼真的影象、文字等資料，在影象生成、資料增強等方面有廣泛應用。 3. 自然語言處理技術 自然語言處理（NLp）是人工智慧的一個重要分支，旨在讓計算機能夠理解、處理和生成人類語言。它包括詞法分析（如分詞、詞性標註等）、句法分析（如語法樹構建）、語義分析（如語義角色標註）、文字分類、文字生成等技術。例如，搜尋引擎利用 NLp 技術理解使用者的搜尋意圖，智慧客服系統透過 NLp 技術與使用者進行自然流暢的對話，自動寫作系統能夠根據給定的主題或要求生成文章、報告等文字內容。 **五、大資料與人工智慧的融合應用** （一）商業智慧與精準營銷 在商業領域，大資料與人工智慧的融合為企業提供了強大的商業智慧工具。企業透過收集和分析海量的消費者資料，包括購買行為、瀏覽歷史、社互動動等，利用人工智慧演算法進行資料探勘和分析，實現精準營銷。例如，電商平臺可以根據使用者的歷史購買資料和實時瀏覽行為，利用機器學習演算法預測使用者可能感興趣的商品，並進行個性化推薦。這種精準營銷能夠提高使用者的購買轉化率，增加企業的銷售額，同時提升使用者體驗。此外，企業還可以利用大資料和人工智慧進行市場趨勢分析、競爭對手監測、客戶細分等，為企業的戰略決策提供依據。 （二）智慧醫療保健 在醫療保健領域，大資料與人工智慧的結合正在改變醫療服務的模式和質量。醫療機構透過收集患者的電子病歷、臨床檢查資料、基因資料、醫療影像資料等多源資料，構建醫療大資料平臺。利用人工智慧演算法，如深度學習在醫療影像診斷中的應用，可以快速準確地分析 x 光片、ct 掃描、mRI 等影像，輔助醫生髮現疾病跡象，提高診斷效率和準確性。同時，人工智慧還可以用於疾病預測和風險評估，透過分析大量患者的歷史資料，預測疾病的發生機率和發展趨勢，為患者提供個性化的預防和治療方案。例如，利用機器學習演算法預測心血管疾病患者的復發風險，提前採取干預措施，降低患者的死亡率。此外，智慧醫療保健系統還可以實現遠端醫療監測，透過可穿戴裝置收集患者的生理資料，實時傳輸到醫療機構，醫生可以遠端監控患者的健康狀況，及時發現異常並進行處理。 （三）智慧交通與城市規劃 在交通領域，大資料與人工智慧的融合推動了智慧交通系統的發展。交通管理部門透過收集交通流量感測器資料、車輛 GpS 資料、道路監控影片資料等，利用人工智慧演算法進行交通流量預測、擁堵分析和智慧排程。例如，透過深度學習演算法分析交通流量資料，預測不同路段在不同時間段的交通流量，提前採取交通疏導措施，緩解擁堵狀況。自動駕駛技術也是大資料與人工智慧在交通領域的重要應用成果。自動駕駛汽車透過車載感測器收集周圍環境資料，利用深度學習演算法進行環境感知、路徑規劃和決策控制，