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大數據中的深度學習和算法
2019-05-27
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現如今，大數據越來越火熱，在大數據火熱的同時，也誕生了很多關于大數據的熱詞。需要告訴大家的是，大數據中的熱詞都是從以前的基礎技術經過發展形成的，雖然內容不是新穎的，但是只有掌握了這些知識我們能夠更好的應對大數據處理的工作，下面我們就給大家介紹一下大數據中的算法和深度學習。

1.深度學習

當我們看到深度學習這個詞的時候，我們可能想到的就是進一步的學習，其實并不是這樣的，深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。由此可見，在很多領域匯總都離不開深度學習。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。而深度學習的來源就是由Hinton等人提出?；谏钚哦染W提出非監督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網絡是第一個真正多層結構學習算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。

2.算法

算法這個詞不算是新鮮詞匯了，但是算法依舊是十分重要的技術，那么什么是算法呢？算法是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。一個算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。而算法的使用或者設計都能夠考驗一個工程師的技術高低。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執行這個算法將不會解決這個問題。不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。

在這篇文章中我們給大家介紹了大數據分析中算法以及深度學習的相關知識。其實在大數據或者人工智能中，算法和深度學習都是十分重要的知識，因此我們在進行大數據學習的時候一定要好好學習這方面的內容，最后希望這篇文章能夠幫助大家更好地了解大數據。


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