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法（主成分分析、奇异值分解等），用于发现数据中的内在结构和模式，在数据挖掘、数据可视化等方面有广泛应用。半监督学习则介于两者之间，利用少量标记数据和大量未标记数据进行学习，适用于数据标记成本较高的场景。 2. 深度学习架构 深度学习架构包括多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等。CNN 主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频，通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动提取图像的特征，在图像分类、目标检测、图像分割等任务中取得了卓越的性能。RNN 及其变体则擅长处理序列数据，如文本、语音等，能够考虑数据的时序信息，在机器翻译、语音识别、情感分析等自然语言处理任务中发挥着重要作用。此外，生成对抗网络（GAN）也是一种新兴的深度学习架构，它由生成器和判别器组成，能够生成逼真的图像、文本等数据，在图像生成、数据增强等方面有广泛应用。 3. 自然语言处理技术 自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。它包括词法分析（如分词、词性标注等）、句法分析（如语法树构建）、语义分析（如语义角色标注）、文本分类、文本生成等技术。例如，搜索引擎利用 NLP 技术理解用户的搜索意图，智能客服系统通过 NLP 技术与用户进行自然流畅的对话，自动写作系统能够根据给定的主题或要求生成文章、报告等文本内容。 **五、大数据与人工智能的融合应用** （一）商业智能与精准营销 在商业领域，大数据与人工智能的融合为企业提供了强大的商业智能工具。企业通过收集和分析海量的消费者数据，包括购买行为、浏览历史、社交互动等，利用人工智能算法进行数据挖掘和分析，实现精准营销。例如，电商平台可以根据用户的历史购买数据和实时浏览行为，利用机器学习算法预测用户可能感兴趣的商品，并进行个性化推荐。这种精准营销能够提高用户的购买转化率，增加企业的销售额，同时提升用户体验。此外，企业还可以利用大数据和人工智能进行市场趋势分析、竞争对手监测、客户细分等，为企业的战略决策提供依据。 （二）智能医疗保健 在医疗保健领域，大数据与人工智能的结合正在改变医疗服务的模式和质量。医疗机构通过收集患者的电子病历、临床检查数据、基因数据、医疗影像数据等多源数据，构建医疗大数据平台。利用人工智能算法，如
