深度学习技术在信息系统数据分析中的应用

深度学习是近年来机器学习领域的一个热点研究方向,其主要方法是通过增加学习器的层数,增大其通道数和参数的规模,借助大数据学习时代的超强计算能力,发现原始数据集中的高层抽象概念,为应用领域的决策支持服务。探讨了在信息系统的数据分析任务中深度学习技术的应用方法,着重阐述了卷积神经网络和堆叠自动编码器的主要原理和实现方法,及其在信息系统的数据分析中的应用案例,并对其应用价值进行了分析。