WiMi Hologram Cloud Inc. ha anunciado que para abordar las limitaciones de las herramientas y productos existentes en la minería de grandes datos, se ha desarrollado una nueva plataforma de gestión de información de inteligencia artificial basada en el algoritmo de minería de datos. Es fácil de usar y admite un cálculo eficiente y una integración rápida en un entorno distribuido durante las tareas de minería de datos. La plataforma de gestión de la información de IA de WiMi utiliza técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo para extraer información oculta, desconocida previamente y potencialmente valiosa de cantidades masivas de datos.

Su principal objetivo es extraer superconjuntos de información de muchas fuentes de datos y fusionarlos para revelar su estructura profunda y sus conexiones internas. Construir la información sobre un entorno heterogéneo distribuido puede reducir significativamente la complejidad que los diferentes entornos físicos aportan a la tarea de construir análisis de datos y aprovechar al máximo la potencia de la informática distribuida para mejorar la eficacia del análisis de datos. Además, los recursos informáticos de la plataforma aumentan o disminuyen dinámicamente, lo que le permite ajustar los recursos informáticos físicos en línea en función del número de tareas de análisis específicas.

Asimismo, la interfaz de usuario amigable proporciona una excelente comodidad para construir diferentes aplicaciones de minería de grandes datos basadas en la plataforma. La plataforma utiliza algoritmos genéticos, conjuntos gruesos, árboles de decisión y redes neuronales para dividir los pasos generales de la minería de datos en: análisis del problema; extracción, limpieza y validación de los datos; creación y depuración del modelo; y mantenimiento del modelo de minería de datos. El análisis del problema puede determinar si la base de datos fuente cumple los criterios de la minería de datos.

Extraer, limpiar y validar los datos para eliminar el ruido de los mismos y obtener datos completos y uniformes. Aplicar el algoritmo de minería de datos seleccionado a los datos para crear un modelo, y utilizar los datos para verificar y ajustar el modelo. A continuación, la plataforma puede obtener un modelo de datos que cumpla los requisitos de uso.

A medida que aumenta la cantidad de datos, algunos cambios fundamentales en la información pueden afectar seriamente a la precisión del modelo. Es necesario ajustar y mantener el modelo, y la precisión del modelo severo y el mantenimiento del modelo son una parte esencial de la minería de datos. El mantenimiento del modelo puede mantener la vitalidad del modelo y mejorarlo continuamente.

La llegada de la era de los grandes datos ha provocado una explosión de datos acumulados en diversas industrias. La demanda de minería de datos será cada vez más fuerte, y la combinación con diversos campos profesionales será cada vez más amplia. Ya sea en la ciencia o en la ingeniería, en la investigación teórica o en la vida real, la plataforma de gestión de información de inteligencia artificial basada en algoritmos de minería de datos de WiMi tendrá una amplia perspectiva de desarrollo.