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• 学习，掌握，利用……其实，看起来是一年一个概念，实际上是有关联的！正是有了大数据，所以有了大数据分析正是有了大数据分析，并且还有效，于是有了大数据这个概念。正是因为人力处理大数据较为吃力，所以有了利用线性回归，自归纳规律等办法的深度学习来处理大数据的概念。人工智能与深度学习本是50年代就已经提出来的，因为难以利用被抛弃。因为能处理大数据，深度学习从冷宫中走出来，顺便把人工智能也捎带出来了而已。三者像偶然，又是种必然！短时间内，不会再有新的概念出现了，人工智能是个很难啃的饼，至少得啃很多年的。啃这个饼的时候，各行各业都会扯进来，用经验帮助人工智能进步，同时又改进各行各业。目前来说，对人工智能的未来，一切猜测都是没有坚实基础的，谁也不能保证一定成功，或者一定失败。只有专注其中，你才会真正认识它。
  连传强2020-01-17 00:00:29
• 趋势一：数据的资源化何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。趋势二：与云计算的深度结合大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2019年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。趋势三：科学理论的突破随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。趋势四：数据科学和数据联盟的成立未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。
  齐智娟2020-01-16 23:36:30
• 是机械还是机器人。
  齐晓楠2020-01-16 23:20:23
• 可以几手抓，一方面从《机器学习实战》《集体智慧编程》《推荐系统实践》等这几本更适合入门的书开始，一点点找到感觉；另一方面，从更简单的公开课，例如吴恩达在斯坦福的公开课等入手，边看边补充概率、统计和矩阵计算的知识。
  龚宇飞2020-01-16 23:05:20