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JISHUYINGYONG2025年第8期/数字技术与应用

技术应用JISHUYINGYONG

基于计算机大数据的人工智能技术应用

■李程越

新形势下，随着网络信息时代的高速发展，可高效处理海量数据信息，同时保证计算机运行

计算机系统承担着巨大的数据压力。面对海量的的可靠性及安全性。

数据信息，需采取有效的技术方法进行收集、分

析、处理，挖掘大数据中潜在的价值信息，提高二、AI技术在计算机大数据领域的

数据质量，通过合理运用大数据，实现以低成本应用作用分析

创造高价值的目标。实践证明，人工智能（AI）

技术在计算机大数据领域的应用作用显著，例如，（一）提升数据处理效率

AI技术可以提升数据处理效率，实现对数据信息基于机器学习算法，AI技术能够实现对计算

的实时、自动化处理，同时可以增强复杂模式发机数据信息的自动化处理，包括对图片、数据、

现能力，实现对计算机大数据信息的非线性关系社交媒体内容等TB级以上的非结构化数据的批

挖掘、多模态数据分析等。因此，需重视AI技术量处理。例如，在AI图像识别过程中，利用卷

在计算机大数据领域的应用，发挥AI技术的作用，积神经网络（CNN）技术，识别准确率能够达到

提高计算机大数据处理的效率，保证计算机网络98%，与人工标注相比效率显著提升，并有效缩

信息安全。短了数据分析周期[2]。与此同时，AI技术和云计

算、边缘计算等技术相结合，可搭建分布式数据

一、AI技术概述处理架构，实现对流数据的实时分析。例如，在

智慧城市领域，交通流量预测系统在AI驱动基础

AI技术是一种使计算机系统可模拟、延伸，上，能够缩短道路拥堵时间；制造业生产过程应

扩展人类智能的前沿技术。该技术主要对人类智用的质量检测系统，在AI机器视觉技术的加持下，

能的原理与方法进行研究，通过构建智能系统，可大幅提升产品缺陷识别率。综合来看，在计算机

使其具备感知、理解、学习、推理、决策、创造大数据领域，应用AI技术可以有效提升数据处理

等能力，从而解决复杂问题并执行各项任务。效率。

AI的核心技术较多，包括机器学习技术、深（二）增强复杂模式发现能力

度学习技术、自然语言处理技术、计算机视觉技术、基于深度学习模型，AI技术通过多层神经网

知识图谱技术等，不同的技术可发挥不同的作用。络结构，能够发现计算机传统统计方法难以捕捉

以机器学习技术为例，它作为AI的核心分支，可的非线性关系。在计算机金融风险控制工作中，

以使计算机针对数据进行自动学习、规律分析，利用循环神经网络（RNN），能够识别用户行为

无须明确的编程指令支持，进而完成监督学习、数据中的异常时序特征，进而提前预测违规概率。

无监督学习、强化学习任务。自然语言处理技术同时，AI技术还具备多模态学习功能，能够整合

作为一种可以使计算机理解、生成、处理人类语文本、语音、图像等多维度数据。随着技术的不

言的技术，可在机器翻译、情感分析、智能问答