نقش یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ

محمدجواد تیموری¹

1) گروه کامپیوتر، واحد علوم و تحقیقات دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

محل انتشار : اولین کنفرانس بین المللی رویکردهای نوین در مهندسی و علوم پایه(icnabs.ir)
چکیده :
یادگیری عمیق یکی از روش‌های پرکاربرد و موثر در تحلیل داده‌های بزرگ است. این روش از شبکه‌های عصبی عمیق برای استخراج و تفسیر الگوها و اطلاعات از داده‌های بزرگ استفاده می‌کند. با توجه به حجم بزرگ داده‌های موجود امروزی، استفاده از یادگیری عمیق برای تحلیل این داده‌ها اهمیت بیشتری پیدا کرده است. این روش به انسان امکان می‌دهد تا الگوها و روابط پیچیده در داده‌ها را شناسایی کند و اطلاعات مفیدی را استخراج کند که در تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌ها می‌تواند کمک کننده باشد. یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ به عنوان یک ابزار قدرتمند واکنشگرا شناخته می‌شود. با توجه به قابلیت‌های خودآموزی و پیش‌بینی، این روش می‌تواند به صورت خودکار و بهبود یافته با گذشت زمان با داده‌های جدید کار کند. این امکان به تحلیلگران و محققان کمک می‌کند تا به داده‌های جدید و تغییراتی که در داده‌ها رخ می‌دهد، واکنش نشان دهند و به روز رسانی‌های لازم را اعمال کنند. به این ترتیب، یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ نه تنها به بهبود عملکرد و دقت تحلیل‌ها کمک می‌کند، بلکه به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری نیز کمک می‌کند.
کلمات کلیدی : یادگیری عمیق تحلیل داده‌های بزرگ شبکه‌های عصبی عمیق استخراج الگوها