大數(shù)據(jù)的處理方法很多，但一般實(shí)用的大數(shù)據(jù)處理流程可以歸納為四個(gè)步驟，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析以及統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)處理流程之一:數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的采集是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收客戶端的數(shù)據(jù)，用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理。大數(shù)據(jù)的采集需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，有時(shí)會(huì)使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)采集大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理的第二個(gè)流程:數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理采集端有很多數(shù)據(jù)庫(kù)。需要將這些分散的數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入到一個(gè)集中的大數(shù)據(jù)庫(kù)中，并在導(dǎo)入過(guò)程中根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)做一些簡(jiǎn)單的清洗和篩選，這就是大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和預(yù)處理。第三大數(shù)據(jù)處理流程:數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)對(duì)導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)根據(jù)自身特點(diǎn)進(jìn)行分析并分類，滿足大部分常見(jiàn)的分析需求。

說(shuō)到人工智能(AI)的定義，想到的關(guān)鍵詞可能是“未來(lái)”和“科幻小說(shuō)”。雖然這些因素似乎離我們很遠(yuǎn)，但它們是我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?。隨著語(yǔ)音助手的普及和無(wú)人駕駛的成功，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度 學(xué)習(xí)已經(jīng)滲透到我們生活的每一個(gè)場(chǎng)景。比如JD.COM會(huì)根據(jù)你的瀏覽行為和用戶的相似度，用算法推薦你需要的商品；再比如美顏相機(jī)，它會(huì)根據(jù)對(duì)你面部特征的分析，通過(guò)算法提煉出你的美顏效果。

沒(méi)錯(cuò)，這三項(xiàng)技術(shù)為AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，但它們不是一回事。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)同時(shí)出現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度 學(xué)習(xí)交替使用......................................................................................圖1:人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)和-1 學(xué)習(xí)的關(guān)系人工智能包括機(jī)器學(xué)習(xí)和/。

大數(shù)據(jù)很難說(shuō)有兩大方向:開(kāi)發(fā)和分析。如果你擅長(zhǎng)分析處理，那就往上走，就是做算法研究或者模型。深度 學(xué)習(xí)是最先進(jìn)的人工智能技術(shù)，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇。還有數(shù)據(jù)分析的大基礎(chǔ)，可以嘗試往那個(gè)方向發(fā)展，但是深度-2/門檻非常高，對(duì)數(shù)學(xué)要求非常高。請(qǐng)注意。

首先，人工智能領(lǐng)域的“深度 學(xué)習(xí)”實(shí)際上是機(jī)器的一種特定技術(shù)學(xué)習(xí)，而“深度 -”值得一提的是，“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的靈感來(lái)源于對(duì)人類神經(jīng)生物學(xué)的深刻理解，即利用機(jī)器模仿人腦的工作機(jī)制，進(jìn)行傳遞和處理在過(guò)去的幾十年里，人工智能從未取得過(guò)像現(xiàn)在這樣的成果。其實(shí)最重要的原因是計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的快速發(fā)展和大數(shù)據(jù)的支持。

如果要發(fā)射火箭，我們必須增加發(fā)動(dòng)機(jī)的功率，并提供足夠的燃料。而這個(gè)引擎就是我們要訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，燃料就是大數(shù)據(jù)。比如二三十年前，李開(kāi)復(fù)在美國(guó)大學(xué)研究“語(yǔ)音識(shí)別”，進(jìn)展甚微?，F(xiàn)在，語(yǔ)音識(shí)別有了很大的突破。他回顧了自己苦心經(jīng)營(yíng)的一些成果，笑稱自己生錯(cuò)了時(shí)間。

大數(shù)據(jù)可以推廣深度 學(xué)習(xí)。深度 學(xué)習(xí)是多級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立和利用。最簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，你可以把它想象成一個(gè)高度非線性的級(jí)聯(lián)模型，比如多級(jí)規(guī)則和最終的logistic回歸。這是一個(gè)非常復(fù)雜的架構(gòu)，最后的結(jié)果是分類(離散結(jié)果)或者回歸(連續(xù)結(jié)果)。一般來(lái)說(shuō)，這些模型需要大數(shù)據(jù)的支持，需要大量的超參數(shù)微調(diào)和正則化。

其實(shí)深度 學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論其實(shí)幾十年前就有了。為什么一直沒(méi)有開(kāi)發(fā)出來(lái)？因?yàn)槭軆蓚€(gè)條件制約，一個(gè)是數(shù)據(jù)量，一個(gè)是機(jī)器的計(jì)算能力，在數(shù)量相對(duì)較少的情況下，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法可以達(dá)到更好的效果。但隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，達(dá)到一定臨界值后，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的效果并不會(huì)得到提升，但是深度 學(xué)習(xí)模型的效果會(huì)隨著數(shù)據(jù)量的顯著增加而明顯提升。