7、增强现实用户体验：基于人工智能的数据收集与应用

增强现实用户体验：基于人工智能的数据收集与应用

1. AI 增强的数据处理方法

在处理 MMLA 数据时，可以采用多种方法，包括机器学习和深度学习分类方法、模糊逻辑对语言变量的预测，以及专门为处理多模态数据而开发的聚合代数。这些方法可以从算法、处理位置、结果可解释性和输出类型等方面进行特征描述。

1.1 算法角度的分类

从算法角度来看，数据处理方法可分为数据驱动（机器学习和深度学习）和规则驱动（模糊逻辑、代数）两类。
- 数据驱动方法 ：使用收集、清理和融合后的数据来训练和测试机器学习模型，例如回归模型、贝叶斯朴素学习、带有线性和高斯核的支持向量机，以及不同类型的人工神经网络。近年来，主要使用基于语言模型的变压器算法，但该算法需要大量内存和计算资源，不适用于中小型平台或设备。未来，可以考虑使用能够处理多模态输入数据之间多重连接的方法，如图神经网络；若将多模态数据视为多元顺序数据，时间序列方法也是一种有趣的选择。
- 规则驱动方法 ：为确保数据处理的一致性，可以将聚合代数系统（ASA）与模糊逻辑方法结合使用。ASA 提供了一种聚合数据集的方式，可用于同步和整合来自多个源（传感器、设备、工具等）描述同一研究对象（如学习者）的数据，在处理时间多模态数据时尤为重要。ASA 中的聚合定义为具有以下特征的数学对象：
- 聚合由有序的数据元组组成，元组的顺序对聚合操作（逻辑操作和排序操作）的结果很重要。
- 聚合中的元组可以由相同类型的值、几种类型的值或值的元组组成。

1.2 数据处理位置

数据处理的位置也很重要。大多数人工智能应用