AI大数据平台的技术架构通常包括以下几个方面： 1. 数据采集与存储：通过各种方式采集数据，例如传感器、日志、数据库等，将数据存储在大规模分布式数据库中，如Hadoop、Cassandra、MongoDB等。 2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、标准化等处理，以提高数据质量和可用性。 3. 数据分析：利用机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术对数据进行分析和处理，提取有价值的信息和知识。 4. 模型训练与优化：基于大数据平台上的数据，训练和优化各种模型，例如深度学习模型、决策树、支持向量机等。 5. 可视化与应用：将分析结果展示给用户，支持用户自定义查询和分析，以及将分析结果应用于实际业务场景中。 综上所述，AI大数据平台的技术架构是一个复杂的系统，需要涵盖数据采集、存储、预处理、分析、模型训练和优化、可视化与应用等多个方面的技术。
