1樓：匿名使用者
很顯然，大資料和深度學習完全是兩個不同領域的名詞。大資料在描述資料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資料內在的邏輯。
所以深度學習（或者機器學習）可以是建立於大資料之上的一些方**。
當然深度學習（或者機器學習）也可以建立於小資料之上。
更甚至，大資料也可以不依託於機器學習，而只是依託於規則，來尋找資料的內在邏輯。
所以兩者之間並沒有必然的聯絡。例如靈玖軟體的大資料分析軟體會根據不同的行業資料進行學習，從而提供更準確的分析。
2樓：尚矽谷
大資料前景是很不錯的，像大資料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，學大資料面授班的時間大約半年，學大資料可以按照路線圖的順序，
學大資料關鍵是找到靠譜的大資料培訓機構，你可以深度瞭解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再瞭解機構的以下幾方面：
1. 師資力量雄厚
要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大資料技術性，也許的技術專業大資料技術性則絕大多數來自你的技術專業大資料教師，一個好的大資料培訓機構必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業保障完善
實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平臺，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大資料學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。
3. 學費價效比高
一個好的大資料培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大資料教師領導並由大資料培訓機構自己提供的平臺上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學有所成。
大資料與深度學習有什麼區別
3樓：雯血淚
大資料就是許多資料的聚合；
資料探勘就是把這些資料的價值發掘出來，比如說你有過去10年的氣象資料，通過資料探勘，你幾乎可以**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，你要對大資料進行發掘，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。
4樓：滿天點點沃
很顯然，大資料和深度學習完全是兩個不同領域的名詞。大資料在描述資料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資料內在的邏輯。
所以深度學習（或者機器學習）可以是建立於大資料之上的一些方**。
當然深度學習（或者機器學習）也可以建立於小資料之上。
更甚至，大資料也可以不依託於機器學習，而只是依託於規則，來尋找資料的內在邏輯。
所以兩者之間並沒有必然的聯絡。例如靈玖的大資料分析會根據不同的行業資料進行學習，從而提供更準確的分析。
深度學習和大資料有什麼關係？
5樓：中公教育it優就業
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，
版你可以把它看作是高度非權線性的級聯模型，例如多層規則和最後的邏輯迴歸。這是一個非常複雜的體系結構，最後的結果是分類（離散結果）或迴歸（連續結果）。
一般來說，這些模型需要有大資料的支援，並且需要對超引數（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）的計算機視覺和影象識別；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，一個是資料量，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。但是隨著資料量不斷的增加，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資料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資料的價值！所以大資料的發展促進了深度學習的崛起，而深度學習又放大了資料的價值，他們兩個相互促進，相輔相成的。
6樓：科學普及交流
大資料，
能促進深度學習的。
「大資料」和「深度學習」有什麼區別
7樓：長沙新華電腦學院
就是和人工智慧的區別，這兩專業這邊都有，可以來看看體驗
8樓：安徽新華電腦專修學院
1）深度學習（baideep learning）只是機器
學習（dumachine learning）的一種類zhi別，一個子dao領域。機器學習版 > 深度學習
2）大資料（權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，或需處理的資料的描述
9樓：匿名使用者
《智慧問答與深度學習》chatoperaceo王海良著，對學習智慧問答的朋友很有用！強烈推薦！
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