大數(shù)據(jù)與深度學習區(qū)別

數(shù)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(shù)據(jù)， 這只是相對，實際上，大數(shù)據(jù)的門檻也不低，而且目前做數(shù)據(jù)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...

很顯然，大數(shù)據(jù)和深度學習完全是兩個不同領域的名詞。大數(shù)據(jù)在描述數(shù)據(jù)本身的顯性的一個狀態(tài)。而深度學習或者說機器學習則在試圖描述數(shù)據(jù)內在的邏輯。 所以深度學習（或者機器學習）可以是建立于大數(shù)據(jù)之上的一些方...

深度學習和大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)量，一個是機器的運算能力。 在數(shù)量比較小的情況下，傳統(tǒng)的機器學習方法就能夠取...

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(shù)據(jù)（Big Data）不是具體的方法，甚至不算具體的研究學科...

數(shù)據(jù)量越大，訓練出來的模型理論上是越符合實際的。比如選股票，你的模型越好，選到好股的概率越高。其次，當模型足夠大時，就需要足夠多的數(shù)據(jù)作為支撐去進行訓練。

大數(shù)據(jù)， 能促進深度學習的。

深度學習需要大量的數(shù)據(jù)來學習，相當于從海量數(shù)據(jù)里總結規(guī)律，學到東西。

并不會，深度學習是知識發(fā)現(xiàn)的一種方法，大數(shù)據(jù)是知識發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫。 大概就是生產(chǎn)資料與生產(chǎn)方式的區(qū)別

深度：1.向下或向里的距離。 2.事物向更高階段發(fā)展的程度。 3.觸及事物本質的程度。 反義詞：廣度

深度學習講究的是專業(yè)與復雜的融合。