旨在通过海量数据的深度挖掘与智能算法的协同创新，破解复杂系统中的关键科学问题与应用挑战。该领域以大数据为“燃料”，以机器学习、深度学习、强化学习等智能算法为“引擎”，构建数据驱动的知识发现体系。研究过程涵盖多源异构数据的高效采集、清洗、标注与融合，特征工程的优化设计，以及模型训练、验证与部署的全生命周期管理。
旨在通过海量数据的深度挖掘与智能算法的协同创新，破解复杂系统中的关键科学问题与应用挑战。该领域以大数据为“燃料”，以机器学习、深度学习、强化学习等智能算法为“引擎”，构建数据驱动的知识发现体系。研究过程涵盖多源异构数据的高效采集、清洗、标注与融合，特征工程的优化设计，以及模型训练、验证与部署的全生命周期管理。
