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大数据技术与深度学习

简单来说: 1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别,一个子领域。机器学习 > 深度学习 2)大数据(Big Data)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描述 具体来说:...

很显然,大数据和深度学习完全是两个不同领域的名词。大数据在描述数据本身的显性的一个状态。而深度学习或者说机器学习则在试图描述数据内在的逻辑。 所以深度学习(或者机器学习)可以是建立于大数据之上的一些方法论。 当然深度学习(或者机...

数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息,但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法,技术较深度学习成熟,属于发展较快的;深度学习是统计学和信息技术的交叉学科,侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型,...

大数据是时代发展的产物,也就是一个新兴的名词,而数据挖掘是针对现在这个大数据而进行的数据剖析!

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如何让深度学习突破数据瓶颈 如果用现有的深度学习去实现这一点,那就需要大量的事故数据,但这方面的数据供给非常有限,而采集数据又难度很大。首先,没有人能够准确预测何时何地会发生何种事故

这些是未来发展的趋势

数据相关的职位,指向的是数据采集、数据挖掘、数据分析、数据结构四大技能,即使初级职位,要求也是一专多能。高级职位则要求每个模块都有理解,对统计、编程、行业理解都要求很高。深度学习算法对大数据分析的帮助是很大的。

向量机、深度学习是机器学习中的两种大牛的算法。 机器学习关注如何通过依靠数据构建模型或识别模型中的参数,从而使模型的输入和输出与关注的问题域输入输出近似相匹配。 大数据中的一些问题需要机器学习方法支撑。

如果数据跟时间空间都有关系的话,可以用ConvLSTM

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