面向物联网和大数据的机器学习研究

随着物联网和大数据技术的发展，卷积神经网络在图像分类任务中取得了显著的成果。研究为了解决传统岗课赛证课程存在数据传播有限、特征提取困难等问题，构建了一种面向于物联网和大数据下的岗课赛证教育课程分类的卷神经网络分类识别模型。首先利用物联网与大数据对教育课程分类进行研究，然后将课程分类与卷积神经网络相结合，构建了适用于岗课赛证课程分类的模型，最后通过将训练好的模型应用到实际测试数据上进行训练和测试。结果表明研究构建的岗课赛证课程分类识别模型在课程分类准确性、PR曲线和F1值分别为90.61%、0.89和0.81,实验结果均优于对比方法。这验证了研究提出的岗课赛证课程分类识别模型具有较高的分类识别能力，同时这项研究对于岗课赛证的发展起到了推进作用。