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大數(shù)據(jù)熱詞科普（七）
2019-02-11
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在上面的文章中我們給大家介紹了很多大數(shù)據(jù)相關的熱詞。一般來說，大數(shù)據(jù)中的熱詞都是從以前的基礎技術經(jīng)過發(fā)展形成的，而這些新穎的技術都是我們需要學習的，只有掌握了這些知識我們才能夠做好大數(shù)據(jù)處理的工作，那么大數(shù)據(jù)熱詞還有那些呢？下面我們就給大家介紹一下這些內容。


首先就是算法，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(tǒng)的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規(guī)范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執(zhí)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。一個算法的優(yōu)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。


然后就是深度學習了，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(jīng)網(wǎng)絡的研究。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(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。而深度學習的來源就是由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)提出非監(jiān)督貪心逐層訓練算法，為解決深層結構相關的優(yōu)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(jīng)網(wǎng)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(shù)數(shù)目以提高訓練性能。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(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，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。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多的大數(shù)據(jù)熱詞，文章中介紹的詞匯都是十分常見的并且十分重要的，我們在進行學習大數(shù)據(jù)的時候要意識到這些詞的重要性，希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數(shù)據(jù)。

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