大數據深度挖掘
㈠ 大數據與深度學習有什麼區別
很顯然，大數據和深度學習完全是兩個不同領域的名詞。大數據在描述數據本身的顯性的一個狀態。而深度學習或者說機器學習則在試圖描述數據內在的邏輯。
所以深度學習（或者機器學習）可以是建立於大數據之上的一些方法論。
當然深度學習（或者機器學習）也可以建立於小數據之上。
更甚至，大數據也可以不依託於機器學習，而只是依託於規則，來尋找數據的內在邏輯。
所以兩者之間並沒有必然的聯系。例如靈玖的大數據分析會根據不同的行業數據進行學習，從而提供更准確的分析。
㈡ 大數據與深度學習的關系
大數據是我們現在經常聽到的一個詞，在互聯網時代迅速發展的今天，大數據的應用范圍越來越廣，但是深度學習這個詞對於很多人來說是比較陌生的，深度學習是什麼，是一種要求還是一種技術，這種技術與我們日常可能聽到的詞例如機器人、人工智慧都是息息相關的，在現在為什麼深度學習會受到重視，這也是得益於人工智慧以及大數據等技術受到的重視，很多做的比較成功的互聯網公司在深度學習上也做的很好，投入的精力也處於行業的領先地位。
第一、深度學習是一種模擬大腦的行為
這是一種新的技術，可以從所學習對象的機制以及行為等等很多相關聯的方面進行學習研究，這就是為什麼深度學習和人工智慧有關系的原因，人工智慧說到底是一種模仿類型行為以及思維的技術。
第二、深度學習對於大數據的發展有幫助
在深度學習的過程中才會產生啟發，為什麼以前的數據只是數據，後來的數據就可以成為大數據，這都是因為深度學習對於大數據技術開發的每一個階段都是有幫助的，不管是數據的分析還是挖掘還是建模，只有深度學習，這些工作才會有可能一一得到實現。
第三、深度學習轉變了解決問題的思維
很多時候發現問題到解決問題，走一步看一步不是一個主要的解決問題的方式了，在深度學習的基礎上，要求我們從開始到最後都要基於哦那個一個目標，為了需要優化的那個最終目的去進行處理數據以及將數據放入到數據應用平台上去。
第四、大數據的深度學習需要一個框架
深度學習不是有針對性的，和機器學習一樣，特別是在大數據方面的應用，它也是需要一個框架或者一個系統的，就和做大數據分析的過程中，企業不僅僅只是要創建一個大數據平台，還要有能力駕馭它，並且對於各個方面都要有全面的了解。在大數據方面的深度學習都是從基礎的角度出發的，總而言之，將你的大數據通過深度分析變為現實這就是深度學習和大數據的最直接關系
㈢ 人工智慧，大數據與深度學習之間的關系和差異
說到人工智慧(AI)的定義，映入腦海的關鍵詞可能是「未來」，「科幻小說」，雖然這些因素看似離我們很遙遠，但它卻是我們日常生活的一部分。語音助手的普及、無人駕駛的成功，人工智慧、機器學習、深度學習已經深入我們生活的各個場景。例如京東會根據你的瀏覽行為和用戶的相似性，利用演算法為你推薦你需要的產品；又比如美顏相機，會基於你面部特徵的分析，通過演算法精細你的美顏效果。還有眾所周知的谷歌DeepMind，當AlphaGo打敗了韓國職業圍棋高手Lee Se-dol時，媒體描述這場人機對戰的時候，提到了人工智慧AI、機器學習、深度學習等術語。沒錯，這三項技術都為AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，然而它們並不是一回事。
人工智慧和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用......使大部分讀者霧里看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關系圖來進行區分。
圖二：數據挖掘與機器學習的關系
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。數據挖掘是機器學習和資料庫的交叉，主要利用機器學習提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
不管是人工智慧、機器學習、深度學習還是數據挖掘，目前都在解決共同目標時發揮了自己的優勢，並為社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、預測未來。
㈣ 如何快速打造探索分析和深度分析的大數據平台》
大數據可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據分析的五個操作流程：
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎）
知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
㈤ 「大數據」和「深度學習」有什麼區別
簡單來說：
1）深度學習（Deep Learning）只是機器學習（Machine Learning）的一種類別，一個子領域。機器學習 > 深度學習
2）大數據（Big Data）不是具體的方法，甚至不算具體的研究學科，而只是對某一類問題，或需處理的數據的描述
具體來說：
1）機器學習（Machine Learning）是一個大的方向，裡麵包括了很多種 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法會使用不同的模型，不同的假設，不同的解法。這些模型可以是線性，也可以是非線性的。他們可能是基於統計的，也可能是基於稀疏的....
不過他們的共同點是：都是 data-driven 的模型，都是學習一種更加 abstract 的方式來表達特定的數據，假設和模型都對特定數據廣泛適用。好處是，這種學習出來的表達方式可以幫助我們更好的理解和分析數據，挖掘數據隱藏的結構和關系。
Machine Learning 的任務也可以不同，可以是預測（prediction），分類（classification），聚類（clustering），識別（recognition），重建（reconstruction），約束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除馬賽克（Demosaicing）等等....
2）深度學習（Deep Learning）是機器學習的一個子類，一般特指學習高層數的網路結構。這個結構中通常會結合線性和非線性的關系。
Deep Learning 也會分各種不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他們的解法也會不同。
Deep Learning 目前非常流行，因為他們在圖像，視覺，語音等各種應用中表現出了很好的 empirical performance。並且利用 gpu 的並行運算，在模型相當復雜，數據特別大量的情況下，依然可以達到很理想的學習速度。
因為 Deep Learning 往往會構建多層數，多節點，多復雜度的模型，人們依然缺乏多裡面學習的結構模型的理解。很多時候，Deep Learning 甚至會被認為擁有類似於人類神經網路的結構，並且這種類似性被當做 deep learning 居然更大 potential 的依據。但答主個人認為，其實這略有些牽強...聽起來更像是先有了這種 network 的結構，再找一個類似性。當然，這僅僅是個人觀點...（私貨私貨）
3）大數據（Big Data，我們也叫他逼格數據....）是對數據和問題的描述。通常被廣泛接受的定義是 3 個 V 上的「大」：Volume（數據量）, Velocity（數據速度）還有 variety（數據類別）。大數據問題（Big-data problem）可以指那種在這三個 V 上因為大而帶來的挑戰。
Volume 很好理解。一般也可以認為是 Large-scale data（其實學術上用這個更准確，只是我們出去吹逼的時候就都叫 big data 了...）。「大」可以是數據的維度，也可以是數據的 size。一般 claim 自己是 big-data 的演算法會比較 scalable，復雜度上對這兩個不敏感。演算法和系統上，人們喜歡選擇並行（Parallel），分布（distributed）等屬性的方法來增加 capability。
ITjob----採集
㈥ 大數據及特徵深度挖掘 下個"五年10倍股"在哪兒
「五年倍」的四大特徵
1、當下新興行業,符合國家經濟轉型,且行業規模巨大。尤其是一些尚未形成壟斷或尚未有成熟的盈利模式的企業,發展前景巨大。
在過去的幾年裡,從傳統行業到新興產業,從資源白酒到互聯網,國家經濟轉型帶動了「五年10倍」股的演化。
2、股本小,市值小,具備大規模股本擴張的可能.
3、內生增長的同時,不斷進行外延並購或有並購預期。
4、財務基本面連年大增(30%以上)。
下一個「五年10倍股」在哪兒?
那麼,哪些板塊會成為下一個「五年10倍股」的聚集地呢?
過去5年,互聯網是大牛股的集中地,在未來5年,這一領域可能還會是10倍股的搖籃。互聯網正在對零售、金融、教育、醫療等傳統行業產生深刻影響,對傳統行業的升級換代起到重要作用,產生了互聯網金融、在線教育、智慧醫療等新經濟形態。因此,信達證券認為,「互聯網+ 」還是強風口。
另一個可能的行業是新能源汽車。海通證券稱,「根據十三五規劃和2025年產業路線圖規劃,電動車行業5年超5倍空間,10年有10倍增長。」
海通證券認為,電動車行業國家戰略高度定位,彎道超車初顯成效,而燃油車市場換技術目前看來效果並未體現,中國的電動車國際比較優勢明顯,電池電機電控產業鏈完善.
參考家電、消費電子、Led、光伏這些產業,隨著中國特色的技術消化再吸收、規模效應以及工藝的進步,中國的電動車發展也許會一波三折,但成本將會快速下降,國際比較優勢將會建立,彎道超車不只是夢想。
此外,興業證券還指出,投資者應該對汽車後服務行業引起高度重視,「這個行業空間足夠大,而且增速保持中速穩定。目前中國汽車存量約1.4億部,按照每台年均5000元的後服務費用,這個市場一年的規模有7000億元,同時隨著汽車增長還將保持年均15—20%的復合增長。」
「其次,這個行業極度分散,中間環節眾多,適合互聯網來改造。第三,這個行業非標准化情況太高,單台汽車的配件的種類都在萬件以上,更不要說維修保養,並非綜合大平台BAT或者京東可以完全接管,因此在行業有多年經驗的垂直類公司有望成長壯大;而美國這個行業的龍頭對標公司Autozone有1000億人民幣的市值,國內這些後市場標的市值均在50億水平,行業蘊含著出現十倍股的機會。」 興業證券稱。
生物醫葯也是10倍可能的誕生地。華創證券認為,牛市中醫葯板塊彈性不大,但依然會是五倍、十倍股誕生的搖籃。
㈦ 如何用大數據深度挖掘技術構建高
越來越多的企業開始使用Hadoop來對大數據進行處理分析，但Hadoop集群的整體性能卻取決於CPU、內存、網路以及存儲之間的性能平衡。而在這篇文章中，我們將探討如何為Hadoop集群構建高性能網路，這是對大數據進行處理分析的關鍵所在。
㈧ 大數據與深度學習區別
深度學習（Deep Learning）只是機器學習（Machine Learning）的一種類別，一個子領域。機器學習 > 深度學習
2）大數據（Big Data）不是具體的方法，甚至不算具體的研究學科，而只是對某一類問題，或需處理的數據的描述
㈨ 深度解析大數據在公安領域的應用
深度解析大數據在公安領域的應用
近一兩年，大數據開始在公安等行業領域得到普及應用，除了行業自身的特殊要求外，大數據也帶動了相關行業的需求發展。未來，基於大數據的行業應用會變得更加深入，更多的相關廠商也會涉及其中，大數據在公安領域的商業模式架構逐漸清晰起來。
在安防的細分領域中，大數據在公安及智能交通探索應用得比較早，相關的解決方案和技術也比較成熟，在廣西等地也已經有相關的項目落地，大數據應用系統已經上線運營，取得了預期的效果。
項目應用前景看好
以相關的案例來講，在廣西公安廳投入使用的大數據系統中，整個項目是以自治區的總數據為出發點，對每天在所有卡口過道產生的上千萬條數據，每年大概三十億條的數據進行分布式存儲和快速檢索。在此基礎上，後續可以給公安用戶提供進一步的解決方案和增值服務，比如已經推出的卡口過車大數據、視頻圖像大數據和公安情報大數據三方面的解決方案。這些方案提供多種功能的查詢，以及基於測控的分析和基站行業的服務，目的就是讓公安能快速科學地偵破案件。
在智能交通領域，目前主要應用於車輛的疏導，比如基於不同道路、路口車流量的統計(時、日、月統計等)，根據這些統計可以分析不同時段某條道路實時的車流密度、發展方向和趨勢等。這些項目的應用已經在很多大城市落地，比如平時大家在公交上看到的移動電視里播放的上下班高峰路段實時畫面，就是基於大數據的技術分析所得。從應用上看，用戶切實感到便捷好用，所以市場潛力很大，未來的應用會更加廣泛。
大數據應用存在的難題
大數據本身是針對數據的存儲、檢索、關聯、推導等有價值的挖掘，這些數據本身來說是通用的。但在安防領域，哪些數據是有用的，哪些是我們需要關心和提取的，這是目前在摸索的問題。也就是說，當前的困難在於如何讓技術熱點和相關業務進行結合，以提取更有價值的數據。
從技術上分析，有兩個技術難點：
第一個難點是如何從非結構化的數據中提取結構化的數據出來。所謂非結構化數據是指在視頻裡面進行特徵的提取，這些可能是人類不能理解和不能處理的;結構化數據則是人可以理解和處理的，比如在視頻里有幾個活動目標、是人還是車。如果是人，身上穿的是什麼樣的衣服;如果是車，車牌號是多少、什麼樣的品牌型號、顏色、行進速度、方向等數據，這些都是可以轉化為結構化數據為人所用。目前，安防的數據很多涉及到視頻數據，而視頻數據本身是不能夠被結構化的數據，也就不能被計算機直接所處理。所以未來擺在技術人員面前的課題是如何把視頻數據轉換成計算機能夠處理的結構化或者半結構化數據。
第二個難點是尋找這些數據之間的關聯和價值。數據是有關聯沒關聯之分的，我們只能通過工具來找。所有這些存儲的特徵數據，包括公安行業、平安城市中每天產生的海量視頻數據，可以為很多案件的偵查提供有價值的線索。現在技術需要攻克的難題就是能不能把這些數據通過相應的工具模塊，通過大數據技術把原來被忽視的數據信息關聯起來，找到或提取這些數據之間的相關性，為案件的偵破和方案決策提供科學的數據依據。
公安數據流動的單向性
公安行業每天獲取的數據數以千萬，如何確保這些數據信息的安全成為行業共同關注的熱點。從傳統意義上講，數據產生之後，首先要確保數據本身的安全，目前行業內有非常成熟的技術和解決方案。在海量數據面前，如果你對數據不了解，就算把這些數據擺在面前，你也很難去提取有用的數據，但這並不能作為行業忽視其重要性的借口。因為對安防廠商而言，很多有價值的數據是需要提供保護的，也就是對數據應用模式採取高規格的保護措施，因為這些數據一旦被不法分子挖掘並關聯起來，可能整個地區的安全漏洞就會被利用。
現在，公安的數據一般在區域網內運行，並有相關的保護措施來提供安全保障。如會把數據分成不同的網路和不同的層次，讓數據在不同的網路安全系統之間，從低安全性網路向高安全性網路實行單向流動，最後在公安的核心網路里匯集所有的數據(這個安全等級是最高的，通過安全邊界、物理隔離來保護)。同時在外圍的視頻網，主要以視頻數據為主，輔以視頻相關的業務，這些數據只有進入公安網後才與其他的數據發生關聯，才能發掘出一些有價值的數據。比如辦案民警在視頻網路上，可以獲取犯罪嫌疑人的照片，但這個人是誰，他的信息是什麼，只有進入公安網以後才能獲取，才能將相關信息匹配關聯起來，然後通過其他資料庫的關聯，進一步挖掘出他在哪個網吧出現過，在哪個酒店居住過……以上信息都可以挖掘出來，但這種挖掘只能在高安全性網路中進行，這種信息流動都是單向的。
未來的商業模式
從傳統的安防業務來講，還是以公安客戶投資建設系統為主，廠商提供產品和集成的解決方案，最終由集成商來做落地實施，最後交付給客戶使用並進行相應的維護。同時，未來行業對大數據中數據的獲取、存儲、分析、處理會變得更加的專業，用戶本身在處理和應用時可能會遇到各種困難，那麼針對這類問題可能會有一些小型的服務公司出現，給終端用戶提供各種各樣專業的數據服務。比如專業的視頻提取會有專業的公司切入，用專業的演算法工具幫助你把視頻裡面的數據提取出來，或者有那些專業的通訊廠商對數據進行挖掘和處理，包括提供一些工具和服務的模式(未來會更傾向於服務的模式)。但限於公安行業的特點，這些公共服務在公安行業目前還比較難做，不過未來也可以由一些廠家對整個應用系統進行構建，以運營服務收費的方式與公安客戶或者政府機構進行合作。
對於大型、特別大型的項目，比如涉及到一個城市、一個省乃至全國范圍的項目，一般來說可能會找專業的IT廠商來做，特別是互聯網公司(現在也有牽涉其中)，他們更多是以技術提供商的角色參與，安防廠商側重點放在業務上。這樣大家分工比較明確，因為即使是技術比較領先的行業廠商，它也很難或者沒有必要投大量的研發在大數據基礎的研發上，而是應該將重點放在大數據的基礎應用或業務解決方案上，然後底層的基礎架構由IT廠商來分擔完成。彼此互利共贏，持續發展。
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