365bet体育在线世界杯,中国工程院院士吴鹤泉:数据价值挖掘的挑战

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2020年“永无止境的数字博览会”系列活动-“大数据产业生态创新发展峰会”最近在北京举行。
本次会议汇集了来自两个学院的学者,政府嘉宾和领先的大数据公司的代表,重点是加速数字工业化,推进工业数字化,为大数据建立新的行业,新的格式和新的模式以及对未来机会的讨论。大数据产业的生态结构与发展在于。和挑战。会上,中国工程院院士吴鹤泉就“数据价值挖掘的挑战”主题发表主题演讲。
数据融合和使用首先需要标准和法规
吴鹤泉院士表示,数据融合和使用需要标准和法规来实现数据可见性,数据可理解性,数据连接性,数据可信性,数据互操作性和数据安全性。
吴鹤泉院士通过一个例子演示了以色列首都特拉维夫将所有交通摄像头视频组合成一个完整的视频,就像一个坐在直升机上俯视城市的城市向导一样。在不同的时间以不同的颜色显示交通事故,并通过5G和4G实时向行人和驾驶员广播,每个人都可以选择自己的路线。这是数据的可视性。除了核酸测试可以诊断出新的冠心病,也可以进行CT检查,并且一个肺可以进行300次CT检查,以恢复一张肺中的300张CT照片,然后查看肺是否有纤维化以及肺周围如何变化,以使数据易于理解,以显示去年的欧洲航空状况今年,请部署所有飞机,如果您想了解古罗马的面貌,现在可以将这些位置的照片组合起来以创建数字航空双胞胎的交通镜像图像。该视频分散在整个现代建筑中的罗马位置,将时空分散的照片结合在一起,以创建反映古代罗马街景的视频,这就是数据的互操作性。
关于数据的可信度和安全性,吴鹤泉院士特别提到,如果数据本身不完整或存在很多错误,则这种数据挖掘是无用的。数据质量管理技术是必需的,并且符合法规,程序标记,存储,并相应地记录数据,并可以在生命周期内保护和限制血液关系元数据。在数据安全方面,它需要细粒度的管理并进行权限审核,定期评估分类标准并测试对法规的遵守情况。
数据挖掘面临开发计算能力算法的挑战
吴鹤泉院士说,数据挖掘必须首先创建数据模型,并且创建数据模型的前提条件必须了解模型开发的背景和目的,谁在训练模型,数据来自何处以及模型将如何发展。必须注意算法的完整性,可解释性,公平性和适应性。同时,该模型开发后还需要不断测试,迭代和完善,如今的算法主要使用深度神经网络,深度神经网络经历了两代人的发展,第一代人大多是基于知识的,这是一个专家系统。确定专家经验,然后从逻辑上将其关闭。现在第二代人工智能,大数据即将到来,它是由数据驱动的。吴鹤泉院士认为这两个过程都不??是完整的。“大数据现在有很多用途。我称之为大数据,大计算能力,小任务,大量数据,非常强大的计算能力,实际上只有一个。我知道,很小的东西和稳定性还不够。不是为什么,可解释性差,应用场景狭窄,如何解决此问题?最好拥有小数据,小处理能力和大任务。”学者何权说,现在它必须前进到需要知识和数据的第三代,许多人说,使用人类的认知机制需要内在的大脑,尽管困难重重,但仍然仍然需要这个方向。吴鹤泉院士表示,大数据分析不仅经常依赖于中央云,而且还经常使用边缘云,因为边缘云可以在附近处理,并且对某些对数据测试敏感的公司(包括我们的生产线)很适合。数据无法发送,请到很远的地方进行处理,以使其无法发挥实时作用,只是对体验进行总结。有时需要实时,并且需要将某些中央云在边缘云中的功能,并且当一切都需要云侧协作时,这是一个挑战。协同工作和分配计算能力是大数据挖掘必须解决的问题。
现在是大数据,巨大的计算能力和小的任务。大数据并不一定那么全面。人工智能判断错误,模型的准确性不如预期。人工智能需要大量标记或清除的数据,但是在许多只有少量数据的情况下,在小数据量和小计算能力的情况下改善人工智能的分析功能对大数据分析来说是一个挑战。
大数据的整合需要人与数据的整合
吴鹤泉院士认为,许多大数据集成需要人与数据的集成。将人类数据整合到客观事物中,并将人类经验带入大数据分析过程中,但是人类无法始终进行干预,何时何地需要什么条件?在工业互联网时代,大数据分析不需要人,大数据对工人和工程师也不是没有用,并且也可以实践工程师和手工业者的思想。
数据只有在集成时才有价值。但是,集成涉及隐私和商业秘密保护问题。吴鹤泉院士说,每个公司都想使用其他公司的数据,不愿意拿自己的数据,一直认为这是商业机密,那么如何整合呢?无需透露每个公司的商业秘密就可以实现集成,并且有许多解决方案,例如使用多方计算。
此外,大数据分析本身使用了很多软件,包括很多可能在线失败的开源软件,但是开源软件存在很多漏洞,版本更新过于频繁,需要进行安全性验证,并且可能存在问题,如果被采用。当然,如果直接以自然语言生成代码,则可以从代码中判断软件的原始意图,了解该软件的意图可以帮助您确定是否不应添加其他内容,并且可以确保该代码可用。另一个是人们经常使用加密来避免数据泄漏和操纵。加密的数据更难检查安全性,但是加密不是万能的,必须从一开始就使其更加内生。安全性:演讲结束时,吴鹤泉院士总结说,智慧城市管理和工业互联网需要数据融合应用的场景很多,通过多种异构数据融合可以振兴数据,开发数据价值通过数据挖掘,可以将数据用作生产要素。但是,人工智能的数据挖掘和分析必须应对巨大的处理能力,云端协作,建模,较小的数据量,人员与数据的集成,数据安全性,数据保护和商业秘密的保护等挑战。从基本理论。为了从工程实践的各个方面研究数据价值挖掘的问题,并开发更高效的大数据和人工智能分析技术,所有大数据创新都还有很长的路要走。
关键字:数据挖掘,大数据
资料来源:资料检视
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