大数据深度挖掘
㈠ 大数据与深度学习有什么区别
很显然，大数据和深度学习完全是两个不同领域的名词。大数据在描述数据本身的显性的一个状态。而深度学习或者说机器学习则在试图描述数据内在的逻辑。
所以深度学习（或者机器学习）可以是建立于大数据之上的一些方法论。
当然深度学习（或者机器学习）也可以建立于小数据之上。
更甚至，大数据也可以不依托于机器学习，而只是依托于规则，来寻找数据的内在逻辑。
所以两者之间并没有必然的联系。例如灵玖的大数据分析会根据不同的行业数据进行学习，从而提供更准确的分析。
㈡ 大数据与深度学习的关系
大数据是我们现在经常听到的一个词，在互联网时代迅速发展的今天，大数据的应用范围越来越广，但是深度学习这个词对于很多人来说是比较陌生的，深度学习是什么，是一种要求还是一种技术，这种技术与我们日常可能听到的词例如机器人、人工智能都是息息相关的，在现在为什么深度学习会受到重视，这也是得益于人工智能以及大数据等技术受到的重视，很多做的比较成功的互联网公司在深度学习上也做的很好，投入的精力也处于行业的领先地位。
第一、深度学习是一种模拟大脑的行为
这是一种新的技术，可以从所学习对象的机制以及行为等等很多相关联的方面进行学习研究，这就是为什么深度学习和人工智能有关系的原因，人工智能说到底是一种模仿类型行为以及思维的技术。
第二、深度学习对于大数据的发展有帮助
在深度学习的过程中才会产生启发，为什么以前的数据只是数据，后来的数据就可以成为大数据，这都是因为深度学习对于大数据技术开发的每一个阶段都是有帮助的，不管是数据的分析还是挖掘还是建模，只有深度学习，这些工作才会有可能一一得到实现。
第三、深度学习转变了解决问题的思维
很多时候发现问题到解决问题，走一步看一步不是一个主要的解决问题的方式了，在深度学习的基础上，要求我们从开始到最后都要基于哦那个一个目标，为了需要优化的那个最终目的去进行处理数据以及将数据放入到数据应用平台上去。
第四、大数据的深度学习需要一个框架
深度学习不是有针对性的，和机器学习一样，特别是在大数据方面的应用，它也是需要一个框架或者一个系统的，就和做大数据分析的过程中，企业不仅仅只是要创建一个大数据平台，还要有能力驾驭它，并且对于各个方面都要有全面的了解。在大数据方面的深度学习都是从基础的角度出发的，总而言之，将你的大数据通过深度分析变为现实这就是深度学习和大数据的最直接关系
㈢ 人工智能，大数据与深度学习之间的关系和差异
说到人工智能(AI)的定义，映入脑海的关键词可能是“未来”，“科幻小说”，虽然这些因素看似离我们很遥远，但它却是我们日常生活的一部分。语音助手的普及、无人驾驶的成功，人工智能、机器学习、深度学习已经深入我们生活的各个场景。例如京东会根据你的浏览行为和用户的相似性，利用算法为你推荐你需要的产品；又比如美颜相机，会基于你面部特征的分析，通过算法精细你的美颜效果。还有众所周知的谷歌DeepMind，当AlphaGo打败了韩国职业围棋高手Lee Se-dol时，媒体描述这场人机对战的时候，提到了人工智能AI、机器学习、深度学习等术语。没错，这三项技术都为AlphaGo的胜利立下了汗马功劳，然而它们并不是一回事。
人工智能和机器学习的同时出现，机器学习和深度学习的交替使用......使大部分读者雾里看花，这些概念究竟有何区别，我们可以通过下面一个关系图来进行区分。
图二：数据挖掘与机器学习的关系
机器学习是数据挖掘的一种重要方法，但机器学习是另一门学科，并不从属于数据挖掘，二者相辅相成。数据挖掘是机器学习和数据库的交叉，主要利用机器学习提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。
不管是人工智能、机器学习、深度学习还是数据挖掘，目前都在解决共同目标时发挥了自己的优势，并为社会生产和人类生活提供便利，帮助我们探索过去、展示现状、预测未来。
㈣ 如何快速打造探索分析和深度分析的大数据平台》
大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据分析的五个操作流程：
1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）
知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
㈤ 「大数据」和「深度学习」有什么区别
简单来说：
1）深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习
2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述
具体来说：
1）机器学习（Machine Learning）是一个大的方向，里面包括了很多种 approach，比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型，不同的假设，不同的解法。这些模型可以是线性，也可以是非线性的。他们可能是基于统计的，也可能是基于稀疏的....
不过他们的共同点是：都是 data-driven 的模型，都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据，假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是，这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据，挖掘数据隐藏的结构和关系。
Machine Learning 的任务也可以不同，可以是预测（prediction），分类（classification），聚类（clustering），识别（recognition），重建（reconstruction），约束（regularization），甚至降噪（denoising），超分辨（super-resolution），除马赛克（Demosaicing）等等....
2）深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个子类，一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。
Deep Learning 也会分各种不同的模型，比如 CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。
Deep Learning 目前非常流行，因为他们在图像，视觉，语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。
因为 Deep Learning 往往会构建多层数，多节点，多复杂度的模型，人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候，Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构，并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为，其实这略有些牵强...听起来更像是先有了这种 network 的结构，再找一个类似性。当然，这仅仅是个人观点...（私货私货）
3）大数据（Big Data，我们也叫他逼格数据....）是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 个 V 上的“大”：Volume（数据量）, Velocity（数据速度）还有 variety（数据类别）。大数据问题（Big-data problem）可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。
Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data（其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了...）。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable，复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上，人们喜欢选择并行（Parallel），分布（distributed）等属性的方法来增加 capability。
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㈥ 大数据及特征深度挖掘 下个"五年10倍股"在哪儿
“五年倍”的四大特征
1、当下新兴行业,符合国家经济转型,且行业规模巨大。尤其是一些尚未形成垄断或尚未有成熟的盈利模式的企业,发展前景巨大。
在过去的几年里,从传统行业到新兴产业,从资源白酒到互联网,国家经济转型带动了“五年10倍”股的演化。
2、股本小,市值小,具备大规模股本扩张的可能.
3、内生增长的同时,不断进行外延并购或有并购预期。
4、财务基本面连年大增(30%以上)。
下一个“五年10倍股”在哪儿?
那么,哪些板块会成为下一个“五年10倍股”的聚集地呢?
过去5年,互联网是大牛股的集中地,在未来5年,这一领域可能还会是10倍股的摇篮。互联网正在对零售、金融、教育、医疗等传统行业产生深刻影响,对传统行业的升级换代起到重要作用,产生了互联网金融、在线教育、智慧医疗等新经济形态。因此,信达证券认为,“互联网+ ”还是强风口。
另一个可能的行业是新能源汽车。海通证券称,“根据十三五规划和2025年产业路线图规划,电动车行业5年超5倍空间,10年有10倍增长。”
海通证券认为,电动车行业国家战略高度定位,弯道超车初显成效,而燃油车市场换技术目前看来效果并未体现,中国的电动车国际比较优势明显,电池电机电控产业链完善.
参考家电、消费电子、Led、光伏这些产业,随着中国特色的技术消化再吸收、规模效应以及工艺的进步,中国的电动车发展也许会一波三折,但成本将会快速下降,国际比较优势将会建立,弯道超车不只是梦想。
此外,兴业证券还指出,投资者应该对汽车后服务行业引起高度重视,“这个行业空间足够大,而且增速保持中速稳定。目前中国汽车存量约1.4亿部,按照每台年均5000元的后服务费用,这个市场一年的规模有7000亿元,同时随着汽车增长还将保持年均15—20%的复合增长。”
“其次,这个行业极度分散,中间环节众多,适合互联网来改造。第三,这个行业非标准化情况太高,单台汽车的配件的种类都在万件以上,更不要说维修保养,并非综合大平台BAT或者京东可以完全接管,因此在行业有多年经验的垂直类公司有望成长壮大;而美国这个行业的龙头对标公司Autozone有1000亿人民币的市值,国内这些后市场标的市值均在50亿水平,行业蕴含着出现十倍股的机会。” 兴业证券称。
生物医药也是10倍可能的诞生地。华创证券认为,牛市中医药板块弹性不大,但依然会是五倍、十倍股诞生的摇篮。
㈦ 如何用大数据深度挖掘技术构建高
越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析，但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中，我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络，这是对大数据进行处理分析的关键所在。
㈧ 大数据与深度学习区别
深度学习（Deep Learning）只是机器学习（Machine Learning）的一种类别，一个子领域。机器学习 > 深度学习
2）大数据（Big Data）不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述
㈨ 深度解析大数据在公安领域的应用
深度解析大数据在公安领域的应用
近一两年，大数据开始在公安等行业领域得到普及应用，除了行业自身的特殊要求外，大数据也带动了相关行业的需求发展。未来，基于大数据的行业应用会变得更加深入，更多的相关厂商也会涉及其中，大数据在公安领域的商业模式架构逐渐清晰起来。
在安防的细分领域中，大数据在公安及智能交通探索应用得比较早，相关的解决方案和技术也比较成熟，在广西等地也已经有相关的项目落地，大数据应用系统已经上线运营，取得了预期的效果。
项目应用前景看好
以相关的案例来讲，在广西公安厅投入使用的大数据系统中，整个项目是以自治区的总数据为出发点，对每天在所有卡口过道产生的上千万条数据，每年大概三十亿条的数据进行分布式存储和快速检索。在此基础上，后续可以给公安用户提供进一步的解决方案和增值服务，比如已经推出的卡口过车大数据、视频图像大数据和公安情报大数据三方面的解决方案。这些方案提供多种功能的查询，以及基于测控的分析和基站行业的服务，目的就是让公安能快速科学地侦破案件。
在智能交通领域，目前主要应用于车辆的疏导，比如基于不同道路、路口车流量的统计(时、日、月统计等)，根据这些统计可以分析不同时段某条道路实时的车流密度、发展方向和趋势等。这些项目的应用已经在很多大城市落地，比如平时大家在公交上看到的移动电视里播放的上下班高峰路段实时画面，就是基于大数据的技术分析所得。从应用上看，用户切实感到便捷好用，所以市场潜力很大，未来的应用会更加广泛。
大数据应用存在的难题
大数据本身是针对数据的存储、检索、关联、推导等有价值的挖掘，这些数据本身来说是通用的。但在安防领域，哪些数据是有用的，哪些是我们需要关心和提取的，这是目前在摸索的问题。也就是说，当前的困难在于如何让技术热点和相关业务进行结合，以提取更有价值的数据。
从技术上分析，有两个技术难点：
第一个难点是如何从非结构化的数据中提取结构化的数据出来。所谓非结构化数据是指在视频里面进行特征的提取，这些可能是人类不能理解和不能处理的;结构化数据则是人可以理解和处理的，比如在视频里有几个活动目标、是人还是车。如果是人，身上穿的是什么样的衣服;如果是车，车牌号是多少、什么样的品牌型号、颜色、行进速度、方向等数据，这些都是可以转化为结构化数据为人所用。目前，安防的数据很多涉及到视频数据，而视频数据本身是不能够被结构化的数据，也就不能被计算机直接所处理。所以未来摆在技术人员面前的课题是如何把视频数据转换成计算机能够处理的结构化或者半结构化数据。
第二个难点是寻找这些数据之间的关联和价值。数据是有关联没关联之分的，我们只能通过工具来找。所有这些存储的特征数据，包括公安行业、平安城市中每天产生的海量视频数据，可以为很多案件的侦查提供有价值的线索。现在技术需要攻克的难题就是能不能把这些数据通过相应的工具模块，通过大数据技术把原来被忽视的数据信息关联起来，找到或提取这些数据之间的相关性，为案件的侦破和方案决策提供科学的数据依据。
公安数据流动的单向性
公安行业每天获取的数据数以千万，如何确保这些数据信息的安全成为行业共同关注的热点。从传统意义上讲，数据产生之后，首先要确保数据本身的安全，目前行业内有非常成熟的技术和解决方案。在海量数据面前，如果你对数据不了解，就算把这些数据摆在面前，你也很难去提取有用的数据，但这并不能作为行业忽视其重要性的借口。因为对安防厂商而言，很多有价值的数据是需要提供保护的，也就是对数据应用模式采取高规格的保护措施，因为这些数据一旦被不法分子挖掘并关联起来，可能整个地区的安全漏洞就会被利用。
现在，公安的数据一般在局域网内运行，并有相关的保护措施来提供安全保障。如会把数据分成不同的网络和不同的层次，让数据在不同的网络安全系统之间，从低安全性网络向高安全性网络实行单向流动，最后在公安的核心网络里汇集所有的数据(这个安全等级是最高的，通过安全边界、物理隔离来保护)。同时在外围的视频网，主要以视频数据为主，辅以视频相关的业务，这些数据只有进入公安网后才与其他的数据发生关联，才能发掘出一些有价值的数据。比如办案民警在视频网络上，可以获取犯罪嫌疑人的照片，但这个人是谁，他的信息是什么，只有进入公安网以后才能获取，才能将相关信息匹配关联起来，然后通过其他数据库的关联，进一步挖掘出他在哪个网吧出现过，在哪个酒店居住过……以上信息都可以挖掘出来，但这种挖掘只能在高安全性网络中进行，这种信息流动都是单向的。
未来的商业模式
从传统的安防业务来讲，还是以公安客户投资建设系统为主，厂商提供产品和集成的解决方案，最终由集成商来做落地实施，最后交付给客户使用并进行相应的维护。同时，未来行业对大数据中数据的获取、存储、分析、处理会变得更加的专业，用户本身在处理和应用时可能会遇到各种困难，那么针对这类问题可能会有一些小型的服务公司出现，给终端用户提供各种各样专业的数据服务。比如专业的视频提取会有专业的公司切入，用专业的算法工具帮助你把视频里面的数据提取出来，或者有那些专业的通讯厂商对数据进行挖掘和处理，包括提供一些工具和服务的模式(未来会更倾向于服务的模式)。但限于公安行业的特点，这些公共服务在公安行业目前还比较难做，不过未来也可以由一些厂家对整个应用系统进行构建，以运营服务收费的方式与公安客户或者政府机构进行合作。
对于大型、特别大型的项目，比如涉及到一个城市、一个省乃至全国范围的项目，一般来说可能会找专业的IT厂商来做，特别是互联网公司(现在也有牵涉其中)，他们更多是以技术提供商的角色参与，安防厂商侧重点放在业务上。这样大家分工比较明确，因为即使是技术比较领先的行业厂商，它也很难或者没有必要投大量的研发在大数据基础的研发上，而是应该将重点放在大数据的基础应用或业务解决方案上，然后底层的基础架构由IT厂商来分担完成。彼此互利共赢，持续发展。
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