大数据与深度学习
大數(shù)據(jù)是我們現(xiàn)在經(jīng)常聽到的一個(gè)詞,在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代迅速發(fā)展的今天,大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍越來越廣,但是深度學(xué)習(xí)這個(gè)詞對于很多人來說是比較陌生的,深度學(xué)習(xí)是什么,是一種要求還是一種技術(shù),這種技術(shù)與我們?nèi)粘?赡苈牭降脑~例如機(jī)器人、人工智能都是息息相關(guān)的,在現(xiàn)在為什么深度學(xué)習(xí)會(huì)受到重視,這也是得益于人工智能以及大數(shù)據(jù)等技術(shù)受到的重視,很多做的比較成功的互聯(lián)網(wǎng)公司在深度學(xué)習(xí)上也做的很好,投入的精力也處于行業(yè)的領(lǐng)先地位。
第一、深度學(xué)習(xí)是一種模擬大腦的行為
這是一種新的技術(shù),可以從所學(xué)習(xí)對象的機(jī)制以及行為等等很多相關(guān)聯(lián)的方面進(jìn)行學(xué)習(xí)研究,這就是為什么深度學(xué)習(xí)和人工智能有關(guān)系的原因,人工智能說到底是一種模仿類型行為以及思維的技術(shù)。
第二、深度學(xué)習(xí)對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展有幫助
在深度學(xué)習(xí)的過程中才會(huì)產(chǎn)生啟發(fā),為什么以前的數(shù)據(jù)只是數(shù)據(jù),后來的數(shù)據(jù)就可以成為大數(shù)據(jù),這都是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)對于大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)的每一個(gè)階段都是有幫助的,不管是數(shù)據(jù)的分析還是挖掘還是建模,只有深度學(xué)習(xí),這些工作才會(huì)有可能一一得到實(shí)現(xiàn)。
第三、深度學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變了解決問題的思維
很多時(shí)候發(fā)現(xiàn)問題到解決問題,走一步看一步不是一個(gè)主要的解決問題的方式了,在深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,要求我們從開始到最后都要基于哦那個(gè)一個(gè)目標(biāo),為了需要優(yōu)化的那個(gè)最終目的去進(jìn)行處理數(shù)據(jù)以及將數(shù)據(jù)放入到數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺上去。
第四、大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)需要一個(gè)框架
深度學(xué)習(xí)不是有針對性的,和機(jī)器學(xué)習(xí)一樣,特別是在大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用,它也是需要一個(gè)框架或者一個(gè)系統(tǒng)的,就和做大數(shù)據(jù)分析的過程中,企業(yè)不僅僅只是要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺,還要有能力駕馭它,并且對于各個(gè)方面都要有全面的了解。在大數(shù)據(jù)方面的深度學(xué)習(xí)都是從基礎(chǔ)的角度出發(fā)的,總而言之,將你的大數(shù)據(jù)通過深度分析變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)這就是深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)的最直接關(guān)系。
總結(jié)
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