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「大数据」和「深度学习」有什么区别

来源:http://www.huazhijun.cn/news13823.html  发布日期:2018-9-8 15:56:00

1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别,一个子领域。机器学习 > 深度学习
2大数据Big Data)不是具体的方法,甚至不算具体的研究学科,而只是对某一类问题,或需处理的数据的描述
具体来说:
1)机器学习(Machine Learning)是一个大的方向,里面包括了很多种 approach,比如 deep learning, GMM, SVM, HMM, dictionary learning, knn, Adaboosting...不同的方法会使用不同的模型,不同的假设,不同的解法。这些模型可以是线性,也可以是非线性的。他们可能是基于统计的,也可能是基于稀疏的....
不过他们的共同点是:都是 data-driven 的模型,都是学习一种更加 abstract 的方式来表达特定的数据,假设和模型都对特定数据广泛适用。好处是,这种学习出来的表达方式可以帮助我们更好的理解和分析数据,挖掘数据隐藏的结构和关系。
Machine Learning 的任务也可以不同,可以是预测(prediction),分类(classification),聚类(clustering),识别(recognition),重建(reconstruction),约束(regularization),甚至降噪(denoising),超分辨(super-resolution),除马赛克(Demosaicing)等等....
2)深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子类,一般特指学习高层数的网络结构。这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。
Deep Learning 也会分各种不同的模型,比如 CNN, RNN, DBN...他们的解法也会不同。
Deep Learning 目前非常流行,因为他们在图像,视觉,语音等各种应用中表现出了很好的 empirical performance。并且利用 gpu 的并行运算,在模型相当复杂,数据特别大量的情况下,依然可以达到很理想的学习速度。
因为 Deep Learning 往往会构建多层数,多节点,多复杂度的模型,人们依然缺乏多里面学习的结构模型的理解。很多时候,Deep Learning 甚至会被认为拥有类似于人类神经网络的结构,并且这种类似性被当做 deep learning 居然更大 potential 的依据。但答主个人认为,其实这略有些牵强...听起来更像是先有了这种 network 的结构,再找一个类似性。当然,这仅仅是个人观点...(私货私货)
3)大数据(Big Data)是对数据和问题的描述。通常被广泛接受的定义是 3 V 上的“大”:Volume(数据量), Velocity(数据速度)还有 variety(数据类别)。大数据问题(Big-data problem)可以指那种在这三个 V 上因为大而带来的挑战。
Volume 很好理解。一般也可以认为是 Large-scale data(其实学术上用这个更准确)。“大”可以是数据的维度,也可以是数据的 size。一般 claim 自己是 big-data 的算法会比较 scalable,复杂度上对这两个不敏感。算法和系统上,人们喜欢选择并行(Parallel),分布(distributed)等属性的方法来增加 capability


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