時空大數據深度學習

『壹』 大數據與深度學習區別

深度學習（Deep Learning）只來是機器學習自（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

『貳』 大數據和深度學習哪個好

數學基礎好，編程能力強，就去學深度學習
如果是條件差一點就去學大數據，
這只版是相對，實際上，大數據的權門檻也不低，而且目前做數據的逐漸成為深度學習的一個素材來源，
工資上深度學習明顯偏高，但是市場需求也比大數據要少一些

『叄』 什麼是深度學習深度學習能用來做什麼

深度學習是基於機器學習延伸出來的一個新的領域，由以人大腦結構為啟發的神經網路演算法為起源加之模型結構深度的增加發展，並伴隨大數據和計算能力的提高而產生的一系列新的演算法。
在深度學習中，計算機模型學習直接從圖像、文本或聲音中執行分類任務。深度學習模式可以達到新的精確度，有時甚至超過人類的表現。大多數深度學習方法使用神經網路的架構，這也是深度學習模型通常被稱為深度神經網路的原因。

『肆』 在大數據發揮更大價值的同時，深度學習可以為其做什麼

深度學習是多層次的人工神經網路的建立和利用。在最簡單的術語中，你可以內把它看作是高度容非線性的級聯模型，例如多層規則和最後的邏輯回歸。這是一個非常復雜的體系結構，最後的結果是分類（離散結果）或回歸（連續結果）。
一般來說，這些模型需要有大數據的支持，並且需要對超參數（hyper parameters）、正則化等大量的精細調節。應用包括基於CNN（convolutional neural networks卷積神經網路）的計算機視覺和圖像識別；自動翻譯（基於NLP技術，例如長短期記憶模型）。
其實深度學習的基礎理論其實在幾十年前就有了，為什麼一直沒有發展起來呢？因為它受到兩個條件的制約，一個是數據量，一個是機器的運算能力。
在數量比較小的情況下，傳統的機器學習方法就能夠取得較好的效果。但是隨著數據量不斷的增加，當達到某個臨界值之後，傳統機器學習方法的效果就不會再有提升了。而深度學習模型的效果則會隨著數據量的顯著增加而獲得明顯的提升。也就是說，深度學習方法能夠最大限度地發揮出大數據的價值！所以大數據的發展促進了深度學習的崛起，而深度學習又放大了數據的價值，他們兩個相互促進，相輔相成的。

『伍』 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。

『陸』 時空觀的特點在於哪

時空數據是同時具有時間和空間維度的數據，現實世界中的數據超過80%與地理位置有關。時空大數據包括時間、空間、專題屬性三維信息，具有多源、海量、更新快速的綜合特點。隨著科學技術的快速發展,人類對自身生活環境的探索已經不僅僅局限於周圍的世界，探索空間的外沿急劇擴展，已經遍及地球各個角落、各個圈層,並延伸到外太空。因此，如何表述人類活動的客觀世界和活動特徵，已經成為了科研機構和人員研究的熱點和重點。伴隨著計算機技術的發展,如何利用計算機模擬和表徵客觀世界和人類活動，無疑也為學者提供了廣闊的研究空間。

伴隨著人們探索空間的過程,各種信息的獲取范圍也從局部地面、全球地表、地球各個圈層擴展到地球內外的整個空間，從原有二維平面空間基準逐步演變到三維空間基準，進而演變到反映地理空間對象時空分布的四維空間基準。時空數據是指具有時間元素並隨時間變化而變化的空間數據，是描述地球環境中地物要素信息的一種表達方式。這些時空數據涉及到各式各樣的數據，如地球環境地物要素的數量、形狀、紋理、空間分布特徵、內在聯系及規律等的數字、文本、圖形和圖像等,不僅具有明顯的空間分布特徵，而且具有數據量龐大、非線性以及時變等特徵。同時具有時間和空間維度的數據，現實世界中的數據超過80%與地理位置有關。時空大數據包括時間、空間、專題屬性三維信息，具有多源、海量、更新快速的綜合特點。時空數據由於其所在空間的空間實體和空間現象在時間、空間和屬性三個方面的固有特徵，呈現出多維、語義、時空動態關聯的復雜性，因此，需要研究時空大數據多維關聯描述的形式化表達、關聯關系動態建模與多尺度關聯分析方法，時空大數據協同計算與重構提供快速、准確的面向任務的關聯約束。

『柒』 大數據與深度學習區別

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回性的一答個狀態。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。例如靈玖軟體的大數據分析軟體會根據不同的行業數據進行學習，從而提供更准確的分析。

『捌』 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

『玖』 深度學習的現狀和趨勢

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深度學習技術發展趨勢淺析 轉載
2019-04-09 08:37:11
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當前，人工智慧發展藉助深度學習技術突破得到了全面關注和助力推動，各國政府高度重視、資本熱潮仍在加碼，各界對其成為發展熱點也達成了共識。本文旨在分析深度學習技術現狀，研判深度學習發展趨勢，並針對我國的技術水平提出發展建議。

一、深度學習技術現狀

深度學習是本輪人工智慧爆發的關鍵技術。人工智慧技術在計算機視覺和自然語言處理等領域取得的突破性進展，使得人工智慧迎來新一輪爆發式發展。而深度學習是實現這些突破性進展的關鍵技術。其中，基於深度卷積網路的圖像分類技術已超過人眼的准確率，基於深度神經網路的語音識別技術已達到95%的准確率，基於深度神經網路的機器翻譯技術已接近人類的平均翻譯水平。准確率的大幅提升使得計算機視覺和自然語言處理進入產業化階段，帶來新產業的興起。

深度學習是大數據時代的演算法利器，成為近幾年的研究熱點。和傳統的機器學習演算法相比，深度學習技術有著兩方面的優勢。一是深度學習技術可隨著數據規模的增加不斷提升其性能，而傳統機器學習演算法難以利用海量數據持續提升其性能。二是深度學習技術可以從數據中直接提取特徵，削減了對每一個問題設計特徵提取器的工作，而傳統機器學習演算法需要人工提取特徵。因此，深度學習成為大數據時代的熱點技術，學術界和產業界都對深度學習展開了大量的研究和實踐工作。

深度學習各類模型全面賦能基礎應用。卷積神經網路和循環神經網路是兩類獲得廣泛應用的深度神經網路模型。計算機視覺和自然語言處理是人工智慧兩大基礎應用。卷積神經網路廣泛應用於計算機視覺領域，在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務上的表現大大超越傳統方法。循環神經網路適合解決序列信息相關問題，已廣泛應用於自然語言處理領域，如語音識別、機器翻譯、對話系統等。

二、深度學習發展趨勢

深度神經網路呈現層數越來越深，結構越來越復雜的發展趨勢。為了不斷提升深度神經網路的性能，業界從網路深度和網路結構兩方面持續進行探索。神經網路的層數已擴展到上百層甚至上千層，隨著網路層數的不斷加深，其學習效果也越來越好，2015年微軟提出的ResNet以152層的網路深度在圖像分類任務上准確率首次超過人眼。新的網路設計結構不斷被提出，使得神經網路的結構越來越復雜。如：2014年穀歌提出了Inception網路結構、2015年微軟提出了殘差網路結構、2016年黃高等人提出了密集連接網路結構，這些網路結構設計不斷提升了深度神經網路的性能。

深度神經網路節點功能不斷豐富。為了克服目前神經網路存在的局限性，業界探索並提出了新型神經網路節點，使得神經網路的功能越來越豐富。2017年，傑弗里•辛頓提出了膠囊網路的概念，採用膠囊作為網路節點，理論上更接近人腦的行為，旨在克服卷積神經網路沒有空間分層和推理能力等局限性。2018年，DeepMind、谷歌大腦、MIT的學者聯合提出了圖網路的概念，定義了一類新的模塊，具有關系歸納偏置功能，旨在賦予深度學習因果推理的能力。

深度神經網路工程化應用技術不斷深化。深度神經網路模型大都具有上億的參數量和數百兆的佔用空間，運算量大，難以部署到智能手機、攝像頭和可穿戴設備等性能和資源受限的終端類設備。為了解決這個問題，業界採用模型壓縮技術降低模型參數量和尺寸，減少運算量。目前採用的模型壓縮方法包括對已訓練好的模型做修剪（如剪枝、權值共享和量化等）和設計更精細的模型（如MobileNet等）兩類。深度學習演算法建模及調參過程繁瑣，應用門檻高。為了降低深度學習的應用門檻，業界提出了自動化機器學習（AutoML）技術，可實現深度神經網路的自動化設計，簡化使用流程。

『拾』 為什麼深度學習要使用大量數據

利用大數據來學習，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

深度學習特點：

1、強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點；

2、明確了特徵學習的重要性。也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到一個新特徵空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大數據來學習特徵，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

(10)時空大數據深度學習擴展閱讀

深度學習有三大局限：

1、首先，深度學習幾乎總是需要大量的標注數據。這使得視覺研究人員的焦點過度集中於容易標注的任務，而不是重要的任務。

2、其次，深網在基準數據集上表現良好，但在數據集之外的真實世界圖像上，可能會出現嚴重失敗。特別是，深網難以應付數據集中不經常發生的「罕見事件」。

而在現實世界的應用中，這些情況則會產生潛在風險，因為它們對應的視覺系統故障可能導致可怕的後果。比如，用於訓練自動駕駛汽車的數據集幾乎從不包含「嬰兒坐在路上」的情況。

3、深網對圖像中的變化過度敏感。這種過度敏感不僅反映在對圖像中難以察覺變化的標准上，還反映在對上下文的變化上，由於數據集大小的局限，過度敏感會導致系統做出錯誤判斷，但這種因過度敏感而導致的圖像變化卻難以欺騙人類觀察者。