简介:摘要:本研究旨在解决当前人工智能算法在处理大数据时存在的问题,提出一系列优化策略。通过算法改进、数据预处理和模型优化等方面的措施,本文试图提高人工智能算法在大数据智能化处理中的效率和准确性。针对算法效率低下的问题,提出了一种基于深度学习的优化方法,以提高算法的计算效率和处理速度。针对数据质量影响算法准确性的问题,提出了数据预处理方法,包括数据清洗、特征选择和降维等技术。最后,为了提高模型的准确性和泛化能力,引入了集成学习和迁移学习等模型优化技术。实验结果表明,所提出的优化方法在大数据处理效率和准确性上取得了显著的提升,为大数据智能化处理提供了重要的技术支持和理论指导。