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以爬蟲為例:什么是爬蟲?而是獲得數據的途徑。比如今天的頭條、 UC新聞等等。它們需要到新浪、 cctv、騰訊等網站獲取數據,為什么?由于沒有自己的新聞記者,爬蟲的第一語言是 python。
大數據是指數據達到或接近 PB級就是大數據,就像數據庫中的數據達到 PB級時,那些原始代碼就無法運行。
與大數據相聯系,機器學習是一種在數據背后的客觀算法,它能反映出一些規律,比如今天要去哪兒,明天要去哪兒,后天要去哪兒,手機會有記錄,這個記錄能反映出一定的客觀規律,看你是怎樣的人,你的需求,消費能力,交友關系等等,算法一般分為監控算法和非監控算法。更具體的算法可以分為:聚類,分類,回歸,推薦,降維。機器人學的一個重要部分就是“模仿人類”。
深度學習與機器學習也有聯系,比如神經網絡,以前谷歌 AlphaGo, AlphaGo的算法是神經網絡,神經網絡的計算深度是3,如果深度學習深入了,就是深度學習。神經網絡類似于人類的神經元和神經系統。
云怎么樣?我所了解的云計算是一種按使用量付費的模式,它提供了可用、方便、按需的網絡訪問,進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡、服務器、存儲、應用軟件和服務),可以迅速獲得這些資源,而不需要做什么管理工作,也不需要與服務供應商進行什么交互。
云有三種主要類型: PAAS (平臺服務)、 SAAS (軟件級服務)、 IAAS (基礎設施服務), PAAS的平臺服務就像我們生活中所提供的一樣,它提供了一個運行環境,例如:直播平臺,單獨去開發一個直播視頻平臺是非常費錢的,那么怎么做都不費錢,可以從阿里、騰訊等平臺購買,平臺提供了一個帶有 SDK的 API,然后再進行開發,節約了成本,平臺按使用量計費。
SAAS怎么樣?和釘子一樣,它是一個軟件級的全套服務,而這正是云計算的一部分。
而且 IAAS,就像阿里云提供給我們的服務器一樣,是 IAAS,也是按使用情況付費的,這是我們最有可能接觸到的。
AI:我認為這是機器學習的應用方向,就像數據挖掘一樣,數據挖掘是機器學習算法的應用方向,人工智能也是機器學習的應用方向,人工智能可以代替我們的生產生活。有大數據就有人工智能!
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