深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前很火熱的研究方向，很多人都想躍躍欲試，這也包括我自己。現(xiàn)在就自己的點(diǎn)滴只是分享給大家，希望大家一塊共同學(xué)習(xí)。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)該怎樣學(xué)習(xí) ?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最早提出來(lái)的，每一個(gè)新興的事物提出來(lái)，都會(huì)有它提出的意義，之所以他這么火熱，是因?yàn)樗诒姸鄼C(jī)器領(lǐng)域有著突出的貢獻(xiàn)。 ?

在此基礎(chǔ)上，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)烈發(fā)展，有關(guān)研究人員提出了基于深度學(xué)習(xí)算法的研究，這更有益于在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的補(bǔ)充，使得后期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展出現(xiàn)了高峰期。

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)路應(yīng)用于圖像分類提取處理中，效果是相當(dāng)好的，可以依據(jù)圖像特征分類，局部突出特征的特點(diǎn)，提取反差較大的模塊作為對(duì)比，進(jìn)行深度記憶，最終得到想要的結(jié)果。 ?

然而深度學(xué)習(xí)算法對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)研究起來(lái)相當(dāng)困難，但是觀點(diǎn)點(diǎn)也就那么幾個(gè)，只要掌握了其中的道理，學(xué)起來(lái)是會(huì)入迷的，就如同這個(gè)深度學(xué)習(xí)的字面含義一樣，不斷的學(xué)習(xí)，逐步遞進(jìn)。 ?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三個(gè)方面：輸入層，輸出層和隱含層。 ?

人臉識(shí)別是當(dāng)前很火熱的新興事物，當(dāng)然要實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，有很多種途徑，其中利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行分類處理，利用類內(nèi)變化，消除局部原因，放開(kāi)任何一個(gè)突出性的原因去研究。 ?

在當(dāng)前研究過(guò)程中，深度學(xué)習(xí)需要依托于大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)庫(kù)信息中，深度置信網(wǎng)絡(luò)將會(huì)給深度學(xué)習(xí)帶來(lái)巨大的沖擊和變化。 ?

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什么是數(shù)據(jù)分析 ?

“數(shù)據(jù)分析”是一個(gè)含義頗為寬泛的概念，并且，在這個(gè)數(shù)據(jù)化的時(shí)代，這個(gè)概念幾乎是無(wú)處不在的。為了保證內(nèi)容的有效性，在這里僅提供我了解的一些方面。我接觸的數(shù)據(jù)分析，主要是圍繞互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品展開(kāi)的。從數(shù)據(jù)采集前的規(guī)劃，到采集過(guò)程(交互邏輯設(shè)計(jì)等)，到回收數(shù)據(jù)的整理(機(jī)器層面和人工層面)，與業(yè)務(wù)相聯(lián)系的數(shù)據(jù)匯總，到后期的報(bào)告呈現(xiàn)(項(xiàng)目成果呈現(xiàn))，都有“數(shù)據(jù)分析”涉及。對(duì)單一產(chǎn)品來(lái)講，數(shù)據(jù)分析(非挖掘)的集中體現(xiàn)，往往在運(yùn)營(yíng)層面。 ?

一方面是日常數(shù)據(jù)的跟蹤，另一方面是重大活動(dòng)、市場(chǎng)策略、新版本上市時(shí)的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。產(chǎn)品經(jīng)理也可以依據(jù)產(chǎn)品日常數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶需求分析。從典型性上看，電商和網(wǎng)絡(luò)游戲是這個(gè)框架下比較成熟的兩類數(shù)據(jù)鏈條。對(duì)于商業(yè)咨詢/研究來(lái)講，數(shù)據(jù)分析為觀點(diǎn)服務(wù)，這里的數(shù)據(jù)分析，選樣、分析過(guò)程、呈現(xiàn)都是依附于特定商業(yè)目標(biāo)和商業(yè)邏輯的，沒(méi)有太多的共性。重要的是要知道如何獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，以及熟練使用業(yè)界通用的分析方法。 ?

此外，在一些商業(yè)提案、演講、培訓(xùn)中也會(huì)用到數(shù)據(jù)分析，這里的數(shù)據(jù)分析更是為了主題服務(wù)，一方面需要描述市場(chǎng)規(guī)模、時(shí)間變化趨勢(shì)等的宏觀數(shù)據(jù)，另一方面需要具體的案例數(shù)據(jù)，講述提案所涉及的方法在哪些指標(biāo)上使客戶/用戶得到提升。綜上，數(shù)據(jù)分析可能出現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)鏈條的任何一個(gè)位置，產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)，甚至銷售、商務(wù)、人力，等等等等，當(dāng)然職位可能就叫數(shù)據(jù)分析，但理解這個(gè)職位在哪一個(gè)業(yè)務(wù)板塊，會(huì)更利于數(shù)據(jù)分析的進(jìn)行。 ?

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工作區(qū)學(xué)習(xí) ?

在移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)可以專門開(kāi)辟一個(gè)工作區(qū)，將任務(wù)分配、任務(wù)跟蹤、工作日程、工作文檔、工作交流等功能放在里面。公司各*可以利用這個(gè)區(qū)域進(jìn)行工作協(xié)同。新入職人員也可以使用這個(gè)平臺(tái)進(jìn)行入職培訓(xùn)。這就類似于一個(gè)工作社群，具備交互輔導(dǎo)、群組討論等功能。有利于*內(nèi)部協(xié)同，尤其適用于基于項(xiàng)目的跨*虛擬性組織的工作。

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移動(dòng)學(xué)習(xí)還能夠與e-leaning、線下課程相互融合，發(fā)展O2O混合式學(xué)習(xí)模式。幕課課程系統(tǒng)完整，但是時(shí)間長(zhǎng)，且受制于PC端;移動(dòng)學(xué)習(xí)易于學(xué)習(xí)、方便廉價(jià)，但是碎片化不完整。幕課可以改造成微課作為導(dǎo)入課程，深入學(xué)習(xí)在PC端進(jìn)行。在領(lǐng)導(dǎo)力發(fā)展項(xiàng)目中，訓(xùn)前可以通過(guò)移動(dòng)學(xué)習(xí)掌握基礎(chǔ)知識(shí)，訓(xùn)中可以采用行動(dòng)學(xué)習(xí)在問(wèn)題解決中相互學(xué)習(xí)，訓(xùn)后可以在移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行跟蹤，形成社群化交流互動(dòng)，幫助學(xué)習(xí)的轉(zhuǎn)化與績(jī)效的達(dá)成。 ?

公司培訓(xùn)*可以依靠移動(dòng)學(xué)習(xí)平臺(tái)積累學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，優(yōu)化培訓(xùn)管理。如學(xué)員的學(xué)習(xí)習(xí)慣、培訓(xùn)檔案，講師的授課檔案，所有的培訓(xùn)大數(shù)據(jù)全部都有。而且可以基于個(gè)性化推送，無(wú)論是學(xué)員還是講師，所有的用戶都能看到自己的。比如這個(gè)崗位必修的線上線下課程是什么，學(xué)習(xí)了多少課時(shí)，作為講師講了多少課時(shí)，現(xiàn)在通過(guò)這個(gè)平臺(tái)，不僅是線上的數(shù)據(jù)，線下的數(shù)據(jù)一樣可以統(tǒng)計(jì)。大數(shù)據(jù)可以指導(dǎo)優(yōu)化企業(yè)學(xué)習(xí)。例如，培訓(xùn)*可以跟蹤學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣，開(kāi)發(fā)*與務(wù)實(shí)的培訓(xùn)課程。 ?

新聞大數(shù)據(jù)是報(bào)社的制勝法寶

新聞大數(shù)據(jù)借助于領(lǐng)域詞表、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，將雜亂無(wú)章的新聞條目數(shù)據(jù)按照領(lǐng)域詞表自動(dòng)重新聚類，并在聚類的基礎(chǔ)上，進(jìn)行數(shù)據(jù)重組和集成，形成具有較大價(jià)值的專題數(shù)據(jù)，提供給機(jī)構(gòu)和讀者。 ?

互聯(lián)網(wǎng)媒體對(duì)傳統(tǒng)報(bào)社構(gòu)成了較大沖擊，經(jīng)濟(jì)效益顯著下滑，讀者數(shù)量也急劇減少。報(bào)社賴以生存的新聞報(bào)道已經(jīng)被今日頭條、手百等互聯(lián)網(wǎng)媒體所取代，讀者通過(guò)手機(jī)百度等媒體就可以全面了解當(dāng)前熱點(diǎn)、新聞、時(shí)政等新聞內(nèi)容，導(dǎo)致報(bào)社讀者大量流失，讀者的流失又直接導(dǎo)致了廣告商投入和報(bào)紙銷量的減少。 ?

針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)媒體的沖擊，報(bào)社也投入了大量資金以應(yīng)對(duì)日趨惡化的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，例如，建立新聞網(wǎng)站、移動(dòng)新聞客戶端、融媒體建設(shè)等。但大多收效甚微，主要原因是——雖然新聞的生產(chǎn)方式、經(jīng)營(yíng)方式已經(jīng)數(shù)字和互聯(lián)網(wǎng)化，提高了新聞的生產(chǎn)和傳播效率，但是其經(jīng)營(yíng)的內(nèi)容沒(méi)有改變，依然是售賣新聞模式，該模式同手機(jī)百度等媒體相比，缺乏內(nèi)容競(jìng)爭(zhēng)力，讀者自然就不買賬了。 ?

不過(guò)，報(bào)社也有其自身的競(jìng)爭(zhēng)力。以參考消息為例，參考消息完成了自1953年至今所有參考消息版面的數(shù)字化加工工作，加工后的數(shù)字內(nèi)容以PDF、數(shù)據(jù)庫(kù)、XML等多種方式存儲(chǔ)，為大數(shù)據(jù)增值服務(wù)提供了數(shù)據(jù)支撐。參考消息大數(shù)據(jù)集中體現(xiàn)了*自建國(guó)以來(lái)，國(guó)外媒體對(duì)*外交、經(jīng)濟(jì)、政治、民生等方面的報(bào)道及觀點(diǎn)，其承載的文化內(nèi)容和歷史內(nèi)涵都是不言而喻的，對(duì)研究*國(guó)情及發(fā)展歷程具有很大的文獻(xiàn)情報(bào)價(jià)值，對(duì)圖書館、機(jī)構(gòu)、社會(huì)組織、企業(yè)、讀者都有較強(qiáng)的內(nèi)容吸引力，也是今日頭條、手百等媒體不能給予讀者的內(nèi)容。