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大数据中的深度学习和算法
2019-05-27
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现如今，大数据越来越火热，在大数据火热的同时，也诞生了很多关于大数据的热词。需要告诉大家的是，大数据中的热词都是从以前的基础技术经过发展形成的，虽然内容不是新颖的，但是只有掌握了这些知识我们能够更好的应对大数据处理的工作，下面我们就给大家介绍一下大数据中的算法和深度学习。

1.深度学习

当我们看到深度学习这个词的时候，我们可能想到的就是进一步的学习，其实并不是这样的，深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。由此可见，在很多领域汇总都离不开深度学习。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。而深度学习的来源就是由Hinton等人提出。基于深信度网提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

2.算法

算法这个词不算是新鲜词汇了，但是算法依旧是十分重要的技术，那么什么是算法呢？算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。而算法的使用或者设计都能够考验一个工程师的技术高低。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

在这篇文章中我们给大家介绍了大数据分析中算法以及深度学习的相关知识。其实在大数据或者人工智能中，算法和深度学习都是十分重要的知识，因此我们在进行大数据学习的时候一定要好好学习这方面的内容，最后希望这篇文章能够帮助大家更好地了解大数据。


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