摘要
本发明涉及人工智能技术领域,具体是一种基于人工智能的数据处理方法。包括以下步骤:a)数据预处理模块:对输入数据进行初步处理,包括但不限于填补空缺值、识别并处理异常值、移除重复数据以及统一数据格式,以确保数据的质量和一致性;b)特征选择与降维模块:利用自动特征选择方法,从原始数据中筛选出关键特征并降低数据维度;c)数据安全与隐私保护模块;d)分布式数据处理与存储模块;e)智能模型训练与评估模块;f)反馈与优化模块。本发明提供一种能提升数据预处理能力,优化特征选择与降维效果,增强数据安全与隐私保护能力,提升分布式数据处理与存储效率,改进智能模型训练与评估性能,完善反馈与优化机制的基于人工智能的数据处理方法。
技术关键词
数据处理方法
分布式数据处理
数据安全
智能模型
分布式文件系统
分布式计算框架
差分隐私保护技术
在线学习机制
隐私保护模块
迁移学习技术
机器学习模型
差分隐私技术
样本
深度学习模型
特征选择方法
数据并行处理技术
系统为您推荐了相关专利信息
加密数据
训练机器学习模型
分布式机器学习
节点
数据获取单元
多模态特征融合
智能识别系统
时间序列特征
语义特征
视觉特征
追溯系统
后续工序
设备运行参数
分析单元
数据存储