第758章 流形学习(第1/3 页)
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第758章流形学习
姚梦娜提出的这个问题，对于常浩南来说，不难理解。
只是很难解决。
真要说起来的话，这涉及到文本挖掘、数据可视化、信息检索、数据挖掘、机器学习乃至人工智能等一系列问题。
如果真做到姚梦娜所设想的那样全自动化生产，那就是工业4.0了。
在1999年这个时间点上，显然不大现实。
但不可能完全实现这一整套东西，并不意味着其中没有可以作为突破口的部分。
比如数据挖掘和信息检索，就是千禧年附近很火热的研究方向。
其核心目的是从海量数据库和大量繁杂信息中提取出有价值的知识，并进一步提高信息的利用率。
实际上，在常浩南重生之前，飞机设计和制造领域已经开始应用这方面的技术，他本人也接触过不少。
但当年的他作为一个工科出身的普通技术人员，并没有太多理论功底。
3、提取到高质量的数据特征，提升后续的数据表示和分类任务的效果。
而系统，则首先需要构建出一个完整且可行的思路出来。
这是由数学理论推向现实的情况。
要想在数学上描述这种一组（多个）数据对应多个含义的现象，就需要将一组数据在不同的维度上进行展开。
也就是一维数据。
实际上，他此时就面临着无法从大量繁杂信息中提取出有价值信息的困境。
“信息……”
常浩南思索半晌，又在纸上写下了三个基本条件：
而反过来，现实中收集到的信息，在多数情况下，本身就是已经展开过的高维数据。
藏国、