tensorflow學(xué)習(xí)工作流程 用TensorFlow可以做什么有意思的事情?
用TensorFlow可以做什么有意思的事情?這個(gè)更寬。比如你可以滑冰,打籃球,等等。如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理?想做數(shù)據(jù)處理,尤其是大數(shù)據(jù)處理,既要有計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ),又要有統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)?,F(xiàn)在有個(gè)高大上的職業(yè)叫
用TensorFlow可以做什么有意思的事情?
這個(gè)更寬。比如你可以滑冰,打籃球,等等。
如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理?
想做數(shù)據(jù)處理,尤其是大數(shù)據(jù)處理,既要有計(jì)算機(jī)科學(xué)基礎(chǔ),又要有統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)。
現(xiàn)在有個(gè)高大上的職業(yè)叫數(shù)據(jù)科學(xué)家。有人說,數(shù)據(jù)科學(xué)家是比程序員更懂統(tǒng)計(jì)的統(tǒng)計(jì)學(xué)家,是比統(tǒng)計(jì)學(xué)家更會(huì)編程的程序員。我認(rèn)為它 非常生動(dòng)。
海量數(shù)據(jù)分為兩部分,一是系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù),二是海量數(shù)據(jù)應(yīng)用。
讓 先說制度建設(shè)。現(xiàn)在主流的技術(shù)是HADOOP,主要是基于mapreduce的分布式框架。目前可以先學(xué)這個(gè)。但在我看來,分布式系統(tǒng)出來之前,主要還是集中式架構(gòu),比如DB2和oracle。
為什么現(xiàn)在用分布式架構(gòu)?那個(gè) s因?yàn)榧惺郊軜?gòu)受限于IO性能,出來比較慢。如果另一種硬件技術(shù)能夠快速處理海量數(shù)據(jù),在性能上滿足需求,那么集中式架構(gòu)優(yōu)于分布式架構(gòu),因?yàn)榧惺郊軜?gòu)穩(wěn)定,運(yùn)維壓力小。
當(dāng)前的集中式架構(gòu)要么不能滿足要求,要么過于昂貴。我期待著一種能夠非??焖俚貍鬏敽吞幚頂?shù)據(jù)的技術(shù)的出現(xiàn),然后集中式架構(gòu)將再次進(jìn)入人們 的眼睛。
讓 讓我們來談?wù)労A繑?shù)據(jù)應(yīng)用。海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用主要是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器算法。有不同的應(yīng)用場(chǎng)景,比如個(gè)性化搜索和推薦、社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)營(yíng)銷、精準(zhǔn)廣告、實(shí)時(shí)最優(yōu)路徑、人工智能等等??茨闶窍胱鱿到y(tǒng)支撐技術(shù)還是和業(yè)務(wù)結(jié)合的應(yīng)用。技術(shù)。