人工智能和大数据时代数据挖掘的最新趋势
我们生活在一个人工智能和大数据构成商业和社会基础的时代。由于每天都会产生大量的数据，数据挖掘正在发展成为一种有效分析和利用数据的方法。特别是通过与自然语言处理、深度学习等先进技术相结合，现在可以分析以前难以分析的非结构化数据，并且在各个领域的应用正在加速发展。此外，实时处理需求的不断增长和云基础设施的发展也在推动技术进步。本章我们将从多种角度详细探讨AI、大数据、数据挖掘协作的最新趋势。
深度学习是一种人工智能技术，在图像识别、语音分析和自然语言处理等领域拥有压倒性的性能，并且正在被应用于数据挖掘以外的许多行业。特别是，通过使用多层神经网络结构，现在可以提取使用传统方法无法捕获的复杂模式。这促进了诸如更深入地了解市场购买趋势、提高制造异常检测的准确性以及实现医疗领域图像诊断的自动化等领域的进步。另一方面，也存在可解释性 阿尔巴尼亚电报数据 低、计算成本高等挑战，但XAI（可解释人工智能）和轻量级模型的引入正在加速其在实际中的应用。
边缘计算时代的分布式分析
边缘计算是一种无需将数据发送到云端，而是在现场（边缘）设备上即时处理数据的系统，随着物联网的发展而受到关注。这使得即使在需要实时性的情况下也能无延迟地进行分析，扩大了数据挖掘的应用范围。例如，智能工厂配备了可以即时分析从生产设备获得的传感器数据、检测故障迹象并发出警报的系统。减少对云的依赖还将降低通信成本并提高安全性，因此分布式分析平台有望在未来变得更加普及。
自然语言处理（NLP）与数据挖掘的融合
自然语言处理（NLP）是使计算机能够理解和分析文本、对话等人类语言数据的技术，也是文本挖掘的重要基础。在数据挖掘框架内，可以利用大量非结构化文本数据，例如社交媒体帖子、产品评论、常见问题解答和客户响应历史。例如，有各种各样的用例，例如通过评论分析改进产品、识别客户支持中的问题以及评估品牌评价。通过与GPT等大规模语言模型配合，可以进行更精准的关键词提取、情感分析、摘要生成等操作，大大提高其实用性。