【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融数据防护系统，尤其涉及一种基于大数据的数字化ai智能分析系统及方法。
技术介绍
1、随着数据量的激增和计算能力的提升，大数据分析和人工智能已成为推动科学研究和商业决策的关键工具。传统的数据分析方法无法有效处理海量的复杂数据，且难以从数据中提取深层次的信息。
2、经检索，中国专利申请号为202211360554.3的专利，公开了基于大数据的数字化ai智能分析系统及其方法，包括智能分析系统本体，智能分析系统本体包括安全管理模块、ai分析模块、自助式查询模块、数据处理模块、大数据库模块、中心控制模块、结果存储模块和可视化展示模块。上述专利中的智能分析系统，对于模型评估和优化能力方面还有所不足；以及业务的实用性和适应性方面还有待改进。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的数字化ai智能分析系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于大数据的数字化ai智能分
【技术保护点】
1.一种基于大数据的数字化AI智能分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数字化AI智能分析系统，其特征在于，所述数据整理模块，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数字化AI智能分析系统，其特征在于，所述特征工程模块，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数字化AI智能分析系统，其特征在于，所述特征工程模块应用t-SNE方法减少特征维度，t-SNE的损失函数为：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数字化AI智能分析系统，其特征在于，所述模型训练模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的数字化ai智能分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数字化ai智能分析系统，其特征在于，所述数据整理模块，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的数字化ai智能分析系统，其特征在于，所述特征工程模块，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数字化ai智能分析系统，其特征在于，所述特征工程模块应用t-sne方法减少特征维度，t-sne的损失函数为：
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的数字化ai智能分析系统，其特征在于，所述模型训练模块，包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜浩，曹兴，华丽丹，王鹏，马中岩，谢小利，苏剑锋，李运，
申请(专利权)人：上海沃橙信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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