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摘要。本文全面研究了人工智能 (AI) 在大数据分析中的应用。它侧重于机器学习和深度学习方法，这些方法可用于开发金融、医疗保健、环境和教育等领域的创新算法和解决方案。本文讨论了将 AI 应用于大数据分析的好处，例如提高预测效率和准确性以及优化决策。然而，它也强调了信息处理和安全、隐私问题和道德考虑等缺点和挑战。本文阐述了处理大量数据所带来的机遇和技术挑战。强调了跨学科方法的必要性以及在各个活动领域正确实施 AI 的重要性，以最大限度地发挥对社会和经济进步的影响。具体来说，本文深入探讨了尖端的 AI 和机器学习技术，这些技术能够识别复杂的模式并从大量异构数据源中提取有意义的见解。现实世界的案例研究表明，应用 AI 正在改变个性化医疗、预测性维护、需求预测等领域的决策。本文重点介绍了数据质量、算法透明度、模型可解释性和道德 AI 方面的最佳实践和注意事项，以挖掘大数据分析的潜力，同时降低偏见和违规等风险。它强调了需要将 AI、领域专业知识和有目的的数据科学相结合的整体解决方案。总体而言，本文在大数据革命中对现代 AI 提供了一个平衡的视角。它向技术和非技术读者介绍了如何在大数据和 AI 的交汇处取得成功——通过现实地对待挑战、遵循负责任的 AI 原则并专注于以人为本的设计。
释放人工智能在大数据分析中的潜力
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