WiMi Hologram Cloud Inc. kondigde aan dat om de beperkingen van bestaande tools en producten in big data mining aan te pakken, een nieuw platform voor kunstmatige intelligentie informatiebeheer is ontwikkeld op basis van data mining-algoritme. Het is gebruiksvriendelijk en ondersteunt efficiënte berekeningen en snelle integratie in een gedistribueerde omgeving tijdens dataminingtaken. Het AI-informatiebeheerplatform van WiMi gebruikt kunstmatige intelligentie, machinaal leren en diepe leertechnieken om verborgen, voorheen onbekende en potentieel waardevolle informatie uit enorme hoeveelheden gegevens te halen.

Het belangrijkste doel is om supersets van informatie uit vele gegevensbronnen te halen en deze samen te voegen om hun diepe structuur en interne verbanden te onthullen. Door informatie op te bouwen bovenop een gedistribueerde heterogene omgeving kan de complexiteit die verschillende fysieke omgevingen met zich meebrengen voor de opbouw van gegevensanalyse aanzienlijk worden verminderd en kan de kracht van gedistribueerd computergebruik ten volle worden benut om de efficiëntie van gegevensanalyse te verbeteren. Bovendien worden de computermiddelen van het platform dynamisch verhoogd of verlaagd, zodat het de fysieke computermiddelen online kan aanpassen aan het aantal specifieke analysetaken.

Ook de vriendelijke gebruikersinterface biedt een uitstekend gemak voor het bouwen van verschillende big data mining-toepassingen op basis van het platform. Het platform gebruikt genetische algoritmen, grove sets, beslisbomen en neurale netwerken om de algemene stappen van datamining te verdelen in: analyse van het probleem; extraheren, opschonen en valideren van de gegevens; creëren en debuggen van het model; en onderhouden van het dataminingmodel. Probleemanalyse kan bepalen of de brondatabase voldoet aan de dataminingcriteria.

Extractie, opschoning en validatie van de gegevens om ruis uit de gegevens te verwijderen en volledige en uniforme gegevens te verkrijgen. Het geselecteerde algoritme voor datamining toepassen op de gegevens om een model te creëren, en de gegevens gebruiken om het model te controleren en aan te passen. Vervolgens kan het platform een gegevensmodel verkrijgen dat voldoet aan de gebruiksvereisten.

Naarmate de hoeveelheid gegevens toeneemt, kunnen sommige fundamentele informatieveranderingen de nauwkeurigheid van het model ernstig aantasten. Het model moet worden aangepast en onderhouden, en de nauwkeurigheid van het ernstige model en het onderhoud van het model is een essentieel onderdeel van datamining. Modelonderhoud kan de vitaliteit van het model behouden en het model voortdurend verbeteren.

De komst van het big data-tijdperk heeft geleid tot een explosie van geaccumuleerde gegevens in verschillende bedrijfstakken. De vraag naar datamining zal steeds sterker worden, en de combinatie met verschillende vakgebieden zal steeds uitgebreider worden. Of het nu gaat om wetenschap of techniek, theoretisch onderzoek of het echte leven, WiMi's op data mining algoritme gebaseerde kunstmatige intelligentie informatie management platform zal een enorm ontwikkelingsperspectief hebben.