深度學(xué)習是當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?，F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。以下是小編為你整理的大數據該怎樣學(xué)習 ?

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，是因為他在眾多機器領(lǐng)域有著(zhù)突出的貢獻。 ?

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

深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)路應用于圖像分類(lèi)提取處理中，效果是相當好的，可以依據圖像特征分類(lèi)，局部突出特征的特點(diǎn)，提取反差較大的模塊作為對比，進(jìn)行深度記憶，最終得到想要的結果。 ?

然而深度學(xué)習算法對于初學(xué)者來(lái)說(shuō)研究起來(lái)相當困難，但是觀(guān)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)習的字面含義一樣，不斷的學(xué)習，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。 ?

人臉識別是當前很火熱的新興事物，當然要實(shí)現這個(gè)功能，有很多種途徑，其中利用深度學(xué)習進(jìn)行分類(lèi)處理，利用類(lèi)內變化，消除局部原因，放開(kāi)任何一個(gè)突出性的原因去研究。 ?

在當前研究過(guò)程中，深度學(xué)習需要依托于大數據，在大數據的海量數據庫信息中，深度置信網(wǎng)絡(luò )將會(huì )給深度學(xué)習帶來(lái)巨大的沖擊和變化。 ?

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什么是數據分析 ?

“數據分析”是一個(gè)含義頗為寬泛的概念，并且，在這個(gè)數據化的時(shí)代，這個(gè)概念幾乎是無(wú)處不在的。為了保證內容的有效性，在這里僅提供我了解的一些方面。我接觸的數據分析，主要是圍繞互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品展開(kāi)的。從數據采集前的規劃，到采集過(guò)程(交互邏輯設計等)，到回收數據的整理(機器層面和人工層面)，與業(yè)務(wù)相聯(lián)系的數據匯總，到后期的報告呈現(項目成果呈現)，都有“數據分析”涉及。對單一產(chǎn)品來(lái)講，數據分析(非挖掘)的集中體現，往往在運營(yíng)層面。 ?

一方面是日常數據的跟蹤，另一方面是重大活動(dòng)、市場(chǎng)策略、新版本上市時(shí)的數據監測。產(chǎn)品經(jīng)理也可以依據產(chǎn)品日常數據進(jìn)行用戶(hù)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(lèi)數據鏈條。對于商業(yè)咨詢(xún)/研究來(lái)講，數據分析為觀(guān)點(diǎn)服務(wù)，這里的數據分析，選樣、分析過(guò)程、呈現都是依附于特定商業(yè)目標和商業(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)量的數據，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、培訓中也會(huì )用到數據分析，這里的數據分析更是為了主題服務(wù)，一方面需要描述市場(chǎng)規模、時(shí)間變化趨勢等的宏觀(guān)數據，另一方面需要具體的案例數據，講述提案所涉及的方法在哪些指標上使客戶(hù)/用戶(hù)得到提升。綜上，數據分析可能出現在產(chǎn)業(yè)鏈條的任何一個(gè)位置，產(chǎn)品、運營(yíng)、市場(chǎng)，甚至銷(xiāo)售、商務(wù)、人力，等等等等，當然職位可能就叫數據分析，但理解這個(gè)職位在哪一個(gè)業(yè)務(wù)板塊，會(huì )更利于數據分析的進(jìn)行。 ?

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工作區學(xué)習 ?

在移動(dòng)學(xué)習平臺可以專(zhuān)門(mén)開(kāi)辟一個(gè)工作區，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)區域進(jìn)行工作協(xié)同。新入職人員也可以使用這個(gè)平臺進(jìn)行入職培訓。這就類(lèi)似于一個(gè)工作社群，具備交互輔導、群組討論等功能。有利于*內部協(xié)同，尤其適用于基于項目的跨*虛擬性組織的工作。

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移動(dòng)學(xué)習還能夠與e-leaning、線(xiàn)下課程相互融合，發(fā)展O2O混合式學(xué)習模式。幕課課程系統完整，但是時(shí)間長(cháng)，且受制于PC端;移動(dòng)學(xué)習易于學(xué)習、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入課程，深入學(xué)習在PC端進(jìn)行。在領(lǐng)導力發(fā)展項目中，訓前可以通過(guò)移動(dòng)學(xué)習掌握基礎知識，訓中可以采用行動(dòng)學(xué)習在問(wèn)題解決中相互學(xué)習，訓后可以在移動(dòng)學(xué)習平臺進(jìn)行跟蹤，形成社群化交流互動(dòng)，幫助學(xué)習的轉化與績(jì)效的達成。 ?

公司培訓*可以依靠移動(dòng)學(xué)習平臺積累學(xué)習數據，優(yōu)化培訓管理。如學(xué)員的學(xué)習習慣、培訓檔案，講師的授課檔案，所有的培訓大數據全部都有。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(hù)都能看到自己的。比如這個(gè)崗位必修的線(xiàn)上線(xiàn)下課程是什么，學(xué)習了多少課時(shí)，作為講師講了多少課時(shí)，現在通過(guò)這個(gè)平臺，不僅是線(xiàn)上的數據，線(xiàn)下的數據一樣可以統計。大數據可以指導優(yōu)化企業(yè)學(xué)習。例如，培訓*可以跟蹤學(xué)員的學(xué)習興趣，開(kāi)發(fā)*與務(wù)實(shí)的培訓課程。 ?

新聞大數據是報社的制勝法寶

新聞大數據借助于領(lǐng)域詞表、大數據和人工智能技術(shù)，將雜亂無(wú)章的新聞條目數據按照領(lǐng)域詞表自動(dòng)重新聚類(lèi)，并在聚類(lèi)的基礎上，進(jìn)行數據重組和集成，形成具有較大價(jià)值的專(zhuān)題數據，提供給機構和讀者。 ?

互聯(lián)網(wǎng)媒體對傳統報社構成了較大沖擊，經(jīng)濟效益顯著(zhù)下滑，讀者數量也急劇減少。報社賴(lài)以生存的新聞報道已經(jīng)被今日頭條、手百等互聯(lián)網(wǎng)媒體所取代，讀者通過(guò)手機百度等媒體就可以全面了解當前熱點(diǎn)、新聞、時(shí)政等新聞內容，導致報社讀者大量流失，讀者的流失又直接導致了廣告商投入和報紙銷(xiāo)量的減少。 ?

針對互聯(lián)網(wǎng)媒體的沖擊，報社也投入了大量資金以應對日趨惡化的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，例如，建立新聞網(wǎng)站、移動(dòng)新聞客戶(hù)端、融媒體建設等。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)的內容沒(méi)有改變，依然是售賣(mài)新聞模式，該模式同手機百度等媒體相比，缺乏內容競爭力，讀者自然就不買(mǎi)賬了。 ?

不過(guò)，報社也有其自身的競爭力。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字化加工工作，加工后的數字內容以PDF、數據庫、XML等多種方式存儲，為大數據增值服務(wù)提供了數據支撐。參考消息大數據集中體現了*自建國以來(lái)，國外媒體對*外交、經(jīng)濟、政治、民生等方面的報道及觀(guān)點(diǎn)，其承載的文化內容和歷史內涵都是不言而喻的，對研究*國情及發(fā)展歷程具有很大的文獻情報價(jià)值，對圖書(shū)館、機構、社會(huì )組織、企業(yè)、讀者都有較強的內容吸引力，也是今日頭條、手百等媒體不能給予讀者的內容。