大数据及深度机器学习介绍

深度学习的本质是建立机器-2/模型有很多隐藏层和海量训练数据。所以，“深度 model”是手段，“feature 学习”是目的。与传统的浅层学习和深度 学习不同之处在于:1)强调深度的模型结构，通常有五个、六个甚至十个隐含层节点；2)特征学习的重要性被清晰地凸显出来，即通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示转化到新的特征空间，从而使分类或预测变得更容易。

是一个意思，节目由数据筛选对比。有人说人工智能(AI)是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活的一部分。这些评价都可以说是正确的，就看你指的是哪种人工智能了。今年早些时候，GoogleDeepMind的AlphaGo击败了韩国围棋大师李世九。当媒体描述DeepMind的胜利时，人工智能(AI)、机器-2/(机器学习)和深度学习(深度学习)都用到了。

今天我们用同心圆这种最简单的方法，直观地展示它们的关系和应用。如上图，人工智能是最早也是最大最外面的同心圆；其次是机器 学习，稍晚一点；最里面的部分是深度 学习，是当今人工智能大爆炸的核心驱动力。五十年代，人工智能一度被极度看好。后来，发展了一些更小的人工智能子集。先机器 学习，再深度 学习。深度 学习是机器 学习的子集。

Da 数据本质上只是一个关于数据 library的查询。如果数据 library不存在，计算机再先进也无法计算。机器 学习表示计算机具有学习的功能，不必连接数据库。阿尔法狗，包括早期的深蓝，和人下棋时断网，可以通过-1 学习赖学习人找到不同的解决方法。哦哦哦哦哦哦。Da 数据的前景很好，像Da 数据这样的专业在一线城市比较好，师资跟得上，就业的工资比较可观。学习 Da 数据可以按照路线图的顺序。

人工智能，英文缩写为AI，是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学研究的一个重要分支，也是多学科的交叉学科。它试图理解智能的本质，并产生一种能够以类似于人类智能的方式做出反应的新型智能机器。该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统。

数据data mining就是从海量数据“挖掘”隐藏的信息；数据挖掘中使用的一个重要方法是机器 学习(机器学习)，即通过程序积累经验，但是机器学习是另一种方法。而深度学习(深度学习)是机器 学习的子集，即机器 学习是由一个复杂而庞大的神经网络进行的。机器 学习是一门交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂性理论等学科。

深度学习和机器 学习最大的区别就是性能。机器 学习主要用于使机器使用智能，但是深度 学习是一个实现机器。如果数据的比值较小，则深度-2/的性能较差，因为深度-2/的算法必须有一个很大的数。总的来说，人工智能是比较有话题性的，但是现在被人们或者使用人工智能的领域所熟知，也对这些领域产生了很大的影响。

1.数据依赖关系，深度 学习和机器 学习主要是性能上的不同。当数据的量较小时,深度-2/的性能并不好，因为算法需要大量的深度-2/，2.硬件支持，深度 学习算法严重依赖高端电脑，而传统的机器 学习算法可以在低端电脑上运行。深度学习GPU需要进行大量的矩阵乘法运算，3.特征工程。特征工程就是将领域知识输入到特征提取器中，以降低数据的复杂度。