人工智能技术处理大量数据的方法主要包括以下步骤：

1、数据清洗：对数据进行预处理，包括去除重复信息、填补缺失值、处理噪声数据等。这个过程中，可能需要采用多种方法，如利用默认值、回归方法、人机结合检测等来处理缺失和噪声数据。

2、数据集成：将来自多个数据源的数据结合在一起，形成一个统一的数据集合。这个过程中需要进行数据转换和归并，以便为后续的数据处理工作提供完整的数据基础。

3、数据选择：从大量的数据中选择出与特定任务相关的数据，减少数据处理的工作量。这个过程中，通常需要采用一些特征选择方法，如基于统计的特征选择、决策树方法等。

4、数据转换：将数据进行转换或归并，构成一个适合数据处理的描述形式。这个过程中，可能需要进行一些复杂的转换操作，如文本的词性标注、情感分析等。

5、模型训练：在处理过的数据上训练机器学习模型。这个过程中，通常需要采用一些经典的机器学习算法，如决策树、随机森林、神经网络等。

6、模型评估：评估模型的性能，通常采用一些评价指标，如准确率、召回率、F1值等。根据评估结果，可以调整模型参数或更换模型，以获得更好的性能。

7、模型应用：将训练好的模型应用到实际场景中，进行预测或分类等任务。这个过程中，可能需要对模型进行优化和调整，以适应实际场景的需求。

总之，人工智能技术处理大量数据需要进行一系列的预处理、转换、分析和模型训练等步骤。这些步骤相互关联、相互影响，最终得到有效的结果。在处理大量数据时，需要充分利用人工智能技术的优势，提高数据处理效率和精度。