大數據和學習有什麼區別

① 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。

② 大數據分析與機器學習之間的區別與聯系

無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智慧和機器學習都正在慢慢取代我們作為現代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智慧也將成為每個增長業務的一部分，越來越多的人熟悉大數據，大數據分析和機器學習等技術術語，並使用它們來解決復雜的分析問題。

通過處理足夠的數據，公司可以使用大數據分析技術來發現，理解和分析資料庫中復雜的原始數據。機器學習是大數據分析的一部分，它使用演算法和統計信息來理解提取的數據。盡管大數據分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。本文章旨在探討大數據分析與機器學習之間的區別及其適用性。

了解大數據分析

設想一個場景，要求您使用技術並解決迫在眉睫的業務問題。你將從哪裡開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地了解如何解決問題。這就是大數據分析適合的地方!

大數據分析是對數據的廣泛研究。它用於通過演算法開發，數據推斷來分析和處理數據，以簡化復雜的分析問題並提取信息。您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產品後，如何在YouTube或Netflix上觀看節目時在屏幕上彈出同一產品的多個廣告?這就是大數據分析為您所做的工作!簡而言之，大數據分析使用流式和原始格式的數據來產生業務價值。

大數據分析領域所需的技能

為了探索大數據分析的職業前景，這里有一些必需的技能：

數學專長

數據有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建數據產品和借出數據見解，必須具備數學方面的專業知識。

黑客技術專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們並不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識並找到解決方案，以為企業構建想法和產品。

強大的戰略或商業頭腦

精通戰術業務是任何大數據分析家的關鍵技能。必須有能力處理數據，才能切實地提供解決方案或對復雜問題和上述問題的解決方案提供更具凝聚力的敘述。

了解機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支，它使計算機可以通過任何人工干預從經驗中自動學習。機器學習的整個概念圍繞著在沒有人為干擾的情況下確定障礙物的答案而開始，這始於從示例或直接經驗中了解數據，分析數據模式並根據推論做出更好的決策。

當存在大量數據和變數而不使用現有演算法時，它最適合用於解決問題。例如，Google傾向於優化搜索結果，並彈出與您的品味或您以前訪問過的網站類似的產品的廣告。它研究用戶的行為並相應顯示結果。

機器學習所需的技能

對機器學習領域感興趣的專業人員需要具備以下技能：

概率統計專業知識

對演算法的深刻理解，從數據中得出推斷並建立預測模型的專業知識概率，使用統計數據來理解p值和解決混淆矩陣在機器學習領域至關重要。

編程語言知識

沒有編程語言的機器學習就像是空洞的杯子!對諸如C ++，Python，Java，R等編程語言的廣泛了解至關重要。

數據建模和評估技能

如果不評估給定的數據模型，任何機器學習過程都是不完整的。要精通機器學習，專業人員需要了解數據建模的工作原理，對於給定錯誤適用的准確度度量標准，並且還應具有有效的評估策略。

額外的技能

除了這些技能之外，與最新的開發工具，演算法和理論保持同步也可以派上用場。在Google Big Table，Google File System，Google Map-Rece上閱讀論文可能會很有用。

結論

機器學習是大數據分析的組成部分。大數據分析作為一個整體，包括大數據，數據學習，統計信息等等。機器學習涉及使用編程和計算演算法來得出結論，而大數據分析則使用數字和統計來得出結果。

對於更多以數據為驅動力的公司，轉向大數據分析是提高業務水平和爭取更好的投資回報的秘訣。另一方面，在今天，機器學習至關重要，因為它可以通過將機器分解為零來解決復雜而復雜的計算問題。

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③ 大數據與深度學習區別

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

④ 大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯系

1、大數據就是許多數據的聚合；
2、數據挖掘就是把這些數據的價值發掘出來，比如說你有過去10年的氣象數據，通過數據挖掘，你幾乎可以預測明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的；
3、機器學習嘛說到底它是人工智慧的核心啦，你要對大數據進行發掘，靠你人工肯定是做不來的，那就得靠機器，你通過一個模型，讓計算機按照你的模型去執行，那就是機器學習啦。

⑤ 最全解析一：大數據和機器學習有什麼區別

大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，

⑥ 請問大數據分析和機器學習之間的區別與聯系

現如今是一個信息的時代，社會上任何行為都是以信息為前提去執行的。而信息又是對數據的處理加工得來的，所以「數據」是時代的主宰。大數據、數據挖掘和機器學習這三者是面對數據通常採用的手段。而這三者之間又是怎樣的區別呢？

大數據是一個相對抽象的概念，目前國內外學術界還沒有對大數據的定義形成統一的意見。美國國家科學基金會（National Science Foundation，United States）基於數據特徵及數據來源角度對大數據進行了定義，認為大數據是一種復雜的、大規模的、長期的、多元化的分布式數據集，由一系列的數據源生成，包括網路點擊流、音視頻軟體、E-mail、科學儀器、互聯網交易、感測設備等。
所謂數據挖掘，又叫做資料庫中的知識發現，簡稱為KDD。關於數據挖掘技術的定義，國際上目前比較廣泛認可的是U.M.Fayyad 等人說明的，即數據挖掘技術就是在模糊的、有雜訊的、不完全的、大量的、隨機的數據中，提取潛在的、人們事先不知道的、隱含在其中的有價值的知識與信息的過程。
機器學習是基於對海量信息處理的需求產生的一門涉及多個學科領域交叉的學科，「機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機演算法研究」。其主要目的是研究計算機如何通過學習人類的思維和行為，來自動獲取新知識，自動適應環境的變化的。機器學習是人工智慧的核心思想。
現代各企業都十分注重數據，面對各種各樣的數據，因而也衍生了各大數據服務平台，例如，華為雲機器學習平台（MLS）是EI的一項基礎服務，幫助用戶通過機器學習技術迅速發現數據規律，構建預測模型，並將其部署為預測分析解決方案。不管現在和將來，數據都會成為時代的標志。

⑦ 深度學習和大數據學習是一樣的嗎

深度學習和大數據是相互促進，相輔相成的關系
其實深度學習的基礎理論其實在幾十年前就有了，但是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。

⑧ 大數據和機器學習有什麼區別

大數據就是許多數據的聚合；

數據挖掘就是把這些數據的價值發掘出來，比如說你有過去10年的氣象數據，通過數據挖掘，你幾乎可以預測明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的；
機器學習嘛說到底它是人工智慧的核心啦，你要對大數據進行發掘，靠你人工肯定是做不來的，那就得靠機器，你通過一個模型，讓計算機按照你的模型去執行，那就是機器學習啦。

⑨ 大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯系

大數據是指數據的量，過去數十年數據收集存儲的能力大幅提升，人類社會積累的數據量幾何級數上升，這是指目前的現狀。
數據挖掘是從海量數據中獲取規則和知識，統計學和機器學習為數據挖掘提供了數據分析的技術手段。