
現(xiàn)如今,大數(shù)據(jù)越來越火熱,在大數(shù)據(jù)火熱的同時,也誕生了很多關(guān)于大數(shù)據(jù)的熱詞。需要告訴大家的是,大數(shù)據(jù)中的熱詞都是從以前的基礎(chǔ)技術(shù)經(jīng)過發(fā)展形成的,雖然內(nèi)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(yīng)對大數(shù)據(jù)處理的工作,下面我們就給大家介紹一下大數(shù)據(jù)中的算法和深度學(xué)習(xí)。
當(dāng)我們看到深度學(xué)習(xí)這個詞的時候,我們可能想到的就是進(jìn)一步的學(xué)習(xí),其實(shí)并不是這樣的,深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)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(lǐng)域匯總都離不開深度學(xué)習(xí)。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的來源就是由Hinton等人提出?;谏钚哦染W(wǎng)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法,為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望,隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)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(shù),那么什么是算法呢?算法是指解題方案的準(zhǔn)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(jī)制。也就是說,能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入,在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度來衡量。而算法的使用或者設(shè)計(jì)都能夠考驗(yàn)一個工程師的技術(shù)高低。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(wù)。
在這篇文章中我們給大家介紹了大數(shù)據(jù)分析中算法以及深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。其實(shí)在大數(shù)據(jù)或者人工智能中,算法和深度學(xué)習(xí)都是十分重要的知識,因此我們在進(jìn)行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的時候一定要好好學(xué)習(xí)這方面的內(nèi)容,最后希望這篇文章能夠幫助大家更好地了解大數(shù)據(jù)。
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