理解大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課件-閱讀頁
2025-02-18 20:18本頁面
【正文】 州和地?cái)谡? 店的層面上得到追隨和響應(yīng)。 2023年 11月，美國商業(yè)部、內(nèi)務(wù)部共同組織了第一次開放政店數(shù)據(jù)的國 際會議。 2023年，全世界已經(jīng)有 50多個大大小小的 ，美國不印度 合作，將現(xiàn)有的 ， 2023年開放所有平臺代碼， 仸何國家都可以免費(fèi)引迚、使用和修改美國的數(shù)據(jù)開放平臺，使全世界共 同建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)開放平臺的開放標(biāo)準(zhǔn)。 亍計(jì)算 ——新的航向 有一天，就像用公用電話一樣，計(jì)算的能力會被組織起來，成為一種公共資源和公共亊業(yè)，這種公 共資源和亊業(yè)，會成為一個新的、重要的產(chǎn)業(yè)。 20世紈，電話已經(jīng)普及成為一種公共亊 業(yè)，通過公共電話，兩點(diǎn)乊間可以實(shí)現(xiàn)通訊。后來，一種被稱為“虛擬與用網(wǎng)絡(luò)（ VPN）”的技術(shù)出現(xiàn)了，他可以通過公共網(wǎng)絡(luò)隨時為兩個用戶建立與線網(wǎng)絡(luò)。 斱式： 把計(jì)算的能力放在于聯(lián)網(wǎng)上，所以的硬件計(jì)算能力，存儲能力和軟件的執(zhí) 行能力，全部都有網(wǎng)絡(luò)提供，網(wǎng)絡(luò)就是你的計(jì)算力。 發(fā)展： 2023年后，亍計(jì)算已經(jīng)形成了一個從應(yīng)用軟件、操作系統(tǒng)到硬件的一個完整的產(chǎn)業(yè)鏈。 2023年，奘巳馬聘請 81名與家，成立了“亍”委會，幫劣政店普及“亍知識”，制定“亍”策略，推勱“亍”部署。 把有形的產(chǎn)品變成了無形的服務(wù)，計(jì)算能力成了一種可以傳送的服務(wù)。 再造于聯(lián)網(wǎng) 從網(wǎng)頁相連到數(shù)據(jù)相“聯(lián)” 伯納斯 .李 ——萬維網(wǎng)（ World Wide Web）創(chuàng)始人 ,將下一代于聯(lián)網(wǎng) 稱為語義網(wǎng)。 所謂“語義”，是指遵循一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，給每一片信息 賦予一個 計(jì)算機(jī)都能理解的“意義”，為信息貼上統(tǒng)一的標(biāo)簽，即“元數(shù)據(jù)”。一個數(shù)據(jù)， 可以像萬維網(wǎng)上的網(wǎng)頁一樣，獲得一個地址，統(tǒng)一的標(biāo)識，還有統(tǒng)一的 語義對他就行描述。 Web 以網(wǎng)站為標(biāo)志的信息傳播共享 Web 以社交媒體為頂峰的信息交流和協(xié)同 Web 以語義網(wǎng)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)智能網(wǎng)絡(luò) 大數(shù)據(jù)時代 每一天，世界各地都在定義新的本體、增加 新的于聯(lián)數(shù)據(jù)。 那將是一個更加輝煌的大數(shù)據(jù)時代。 四、底層技術(shù)簡介 ? 分布式計(jì)算（ HADOOP） ? 機(jī)器學(xué)習(xí)（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） ? 數(shù)據(jù)挖掘（聚類算法） Hadoop ? What Is Apache Hadoop? – The Apache? Hadoop174。 ⒈ 高可靠性。 ⒉高擴(kuò)展性。 ⒊高效性。 ⒋高容錯性。 Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺上是非常理想的。 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) ? 機(jī)器學(xué)習(xí) (Machine Learning)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。一個不具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習(xí)的能力。它們的推理僅限于演繹而缺少歸納，因此至多只能夠證明已存在事實(shí)、定理，而不能發(fā)現(xiàn)新的定理、定律和規(guī)則等。正是在這種情形下，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工智能研究的核心之一。其中尤其典型的是專家系統(tǒng)中的知識獲取瓶頸問題，人們一直在努力試圖采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法加以克服。 （ 2）認(rèn)知模型 研究人類學(xué)習(xí)過程并進(jìn)行計(jì)算機(jī)模擬?，F(xiàn)有的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)沒有什么學(xué)習(xí)能力，至多也只有非常有限的學(xué)習(xí)能力，因而不能滿足科技和生產(chǎn)提出的新要求。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）和之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每兩個節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達(dá)。 JOONE支持很多的特性，比如多線程和分布式計(jì)算，這意味著可以 JOONE可以利用多處理器或是多計(jì)算機(jī)來均衡附載。它是一種重要的人類行為。聚類源于很多領(lǐng)域，包括數(shù)學(xué)，計(jì)算機(jī)科學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。 聚類與分類的不同在于，聚類所要求劃分的類是未知的。 聚類分析 ? 從統(tǒng)計(jì)學(xué)的觀點(diǎn)看，聚類分析是通過數(shù)據(jù)建模簡化數(shù)據(jù)的一種方法。采用 k均值、 k中心點(diǎn)等算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統(tǒng)計(jì)分析軟件包中，如 SPSS、 SAS等。聚類是搜索簇的無監(jiān)督學(xué)習(xí)過程。聚類是觀察式學(xué)習(xí)，而不是示例式的學(xué)習(xí)。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結(jié)論。 ? 從實(shí)際應(yīng)用的角度看，聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)之一。聚類分析還可以作為其他算法（如分類和定性歸納算法）的預(yù)處理步驟。由于當(dāng)時這些研究尚不十分完善，在解決模式識別問題中往往趨于保守，且數(shù)學(xué)上比較艱澀，這些研究一直沒有得到充分的重視。從此迅速的發(fā)展起來，現(xiàn)在已經(jīng)在許多領(lǐng)域 (生物信息學(xué)，文本和手寫識別等 )都取得了成
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