无极荣耀代理加盟培训爱思家的暗语:大数据发烧

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大数据承载着大词。掌握常用的数据术语不仅可以帮助您理解数据,还可以参与并影响关于数据计划的对话。在www.datamakespossible网站上可以看到关于数据进化和革命的重要讨论。
 
好了,让我们开始吧,让我们来解释一些你以前听过的术语,无极荣耀代理加盟培训并介绍一些可能是全新的术语。
 
数据科学家
 
数据科学家将科学、商业和艺术的同等部分结合起来,使用算法、工具和流程的知识从数据中提取一些价值。数据科学家通常会运行机器学习或人工智能来挖掘、分组或分析数据集。
 
异方差和异方差数据
 
HeteroWHAT吗?这对你来说可能是一个新术语,所以让我们通过一个非常基本的例子来说明这是什么意思。
 
有些数据是固定不变的。昨天的博客是不变的。在我们发明时间旅行之前,你不可能回到过去改变别人昨天做的事情。
 
数据的下一层复杂性是线性的。队列或语音邮件就是线性增长的一个例子。如果一个工人每小时可以处理10条消息,那么我们需要5个工人每小时处理50条消息。以二次增长方式增长的数据将以4倍(或更高)的速度增长。这方面的一个例子可能是社交媒体。当你写一篇文章时,可能会有4,10,100,甚至数百万人会去读它。这些人可能会分享你的帖子,评论它,或者生成一些每秒钟都在变化的元数据。这就是我们开始进入异方差性的地方。它的定义是高速度(它移动和变化很快)和高可变性(即没有简单的方法来预测谁的评论,分享和喜欢的帖子,或响应的速度将是什么)。
 
另一个很好的类比是烹饪。当烹饪一顿饭的时候,我们用不同的方式组合食材,试图创造出某种(希望)美味的东西。任何尝试过烹饪的人都知道,任何数量的小变化——加一点盐、烹饪时间太长2分钟、切西红柿太大或太小——都可能对结果产生深远的影响,并最终汇集成一道招牌菜。
 
即使你以前从未使用过这个术语,在工业物联网的工作负载中,异方差也会越来越常见。在处理高速数据(如流)时尤其如此,在处理非结构化、快速变化的数据(如谷歌web爬虫所遍历的HTML页面)时更是如此。
 
珍妮特·乔治的行政照片被批准了
 
Janet George,西部数据研究员和首席数据科学家
 
机器学习
 
机器学习(ML)是计算机科学的一个领域,它使计算机能够通过对数据模型的严格训练来识别和从原始数据中提取模式。
 
ML实现了“大数据的三个C”——分类、聚类和协同过滤。
 
分类是识别哪一组类别/子类别或总体/子总体的问题。一个新模式属于包含该模式的训练数据集,或包含该类别已被识别和已知的实例。例如,分类可能涉及到训练一个算法,比如在一组MRI扫描中识别肿瘤,然后要求算法识别其他有肿瘤的扫描。
 
集群涉及到将原始数据点分组到集合或“集群”中。这里的一个例子可能是一个实时运行在web日志上的ML算法,它将有效的流量(允许)分组在一个类别中,将可能的攻击(阻止)分组在另一个类别中。
 
 
协同过滤只是“推荐”的时髦说法。“一个例子是确定和展示相互之间有一定亲和力的产品。
 
我们在ML中做的很多事情被称为“浅层学习”。“深度学习通常是真正人工智能的一个组成部分。
 
人工智能
 
人工智能(AI)通过为计算机提供执行深度认知分析的能力,无极荣耀代理加盟培训围绕和扩展了ML。
 
 
虽然ML通常涉及到一些初始的人工干预,比如算法的创建、调优或训练(比如将肿瘤扫描结果输入计算机),但是AI使计算机能够选择、调优和训练自己来执行某些特定的功能。最终,人工智能使用深度学习来模仿人类的决策和学习过程。
 
你可能没有意识到,但是,人工智能可能是你日常生活的一部分。下面的NLP定义中有更多关于这方面的内容。
虚拟现实
 
 
虚拟现实(VR)允许用户进入外观和声音都与物理环境完全不同的虚拟世界。
 
虚拟现实使娱乐体验成为可能,如虚拟过山车,但也有重要的商业应用。VR通常需要一个数字显示耳机。
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