8、大数据与绿色 IT：技术应用与节能挑战

大数据与绿色 IT：技术应用与节能挑战

1. 大数据分析中的机器学习与人工智能应用

在当今时代，人工智能在各个领域得到了广泛应用，其发展势头迅猛。机器学习（ML）和人工智能（AI）的标准将在工业、数字经济和日常生活中发挥重要作用，尤其在大数据领域，它们的应用前景广阔。

1.1 常见工具与技术

• 数据可视化与报告工具 ：Tableau（2003 年推出）是一款用于数据可视化和报告的软件，能帮助用户更直观地呈现数据。
• 大数据集成软件 ：Talend 是基于云的大数据集成软件，可实现不同数据源的整合。
• 监控与控制系统 ：SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）用于计算机辅助监控和控制技术流程。

1.2 机器学习与传统算法的区别

传统的确定性算法（如经典流程图中的 SSADM 或 PAP ）通过输入数据和算法得出结果。而机器学习则需要输入和输出数据，通过这些数据训练神经网络，使其在未来更强大。

1.3 机器学习的主要类型

机器学习的主要方法传统上分为监督学习（SL）、无监督学习（UL）和强化学习（RL）。
- 监督学习（SL） ：该方法使用训练数据（组织成输入向量 (x) 和期望输出值 (y) ）来开发交通类别的预测模型。例如，将视频、音乐或图片等数据转换为机器人可理解的语言，并标记每种数据的位置，算法通过记忆这