深度學習是當前很火熱的研究方向，很多人都想躍躍欲試，這也包括我自己?，F在就自己的點滴只是分享給大家，希望大家一塊共同學習。以下是小編為你整理的大數據該怎樣學習 ?

神經網絡是最早提出來的，每一個新興的事物提出來，都會有它提出的意義，之所以他這么火熱，是因為他在眾多機器領域有著突出的貢獻。 ?

在此基礎上，由于神經網絡的強烈發(fā)展，有關研究人員提出了基于深度學習算法的研究，這更有益于在神經網絡基礎上的補充，使得后期卷積神經網絡的發(fā)展出現了高峰期。

深度學習神經網路應用于圖像分類提取處理中，效果是相當好的，可以依據圖像特征分類，局部突出特征的特點，提取反差較大的模塊作為對比，進行深度記憶，最終得到想要的結果。 ?

然而深度學習算法對于初學者來說研究起來相當困難，但是觀點點也就那么幾個，只要掌握了其中的道理，學起來是會入迷的，就如同這個深度學習的字面含義一樣，不斷的學習，逐步遞進。 ?

神經網絡包括三個方面：輸入層，輸出層和隱含層。 ?

人臉識別是當前很火熱的新興事物，當然要實現這個功能，有很多種途徑，其中利用深度學習進行分類處理，利用類內變化，消除局部原因，放開任何一個突出性的原因去研究。 ?

在當前研究過程中，深度學習需要依托于大數據，在大數據的海量數據庫信息中，深度置信網絡將會給深度學習帶來巨大的沖擊和變化。 ?

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什么是數據分析 ?

“數據分析”是一個含義頗為寬泛的概念，并且，在這個數據化的時代，這個概念幾乎是無處不在的。為了保證內容的有效性，在這里僅提供我了解的一些方面。我接觸的數據分析，主要是圍繞互聯(lián)網產品展開的。從數據采集前的規(guī)劃，到采集過程(交互邏輯設計等)，到回收數據的整理(機器層面和人工層面)，與業(yè)務相聯(lián)系的數據匯總，到后期的報告呈現(項目成果呈現)，都有“數據分析”涉及。對單一產品來講，數據分析(非挖掘)的集中體現，往往在運營層面。 ?

一方面是日常數據的跟蹤，另一方面是重大活動、市場策略、新版本上市時的數據監(jiān)測。產品經理也可以依據產品日常數據進行用戶需求分析。從典型性上看，電商和網絡游戲是這個框架下比較成熟的兩類數據鏈條。對于商業(yè)咨詢/研究來講，數據分析為觀點服務，這里的數據分析，選樣、分析過程、呈現都是依附于特定商業(yè)目標和商業(yè)邏輯的，沒有太多的共性。重要的是要知道如何獲取高質量的數據，以及熟練使用業(yè)界通用的分析方法。 ?

此外，在一些商業(yè)提案、演講、培訓中也會用到數據分析，這里的數據分析更是為了主題服務，一方面需要描述市場規(guī)模、時間變化趨勢等的宏觀數據，另一方面需要具體的案例數據，講述提案所涉及的方法在哪些指標上使客戶/用戶得到提升。綜上，數據分析可能出現在產業(yè)鏈條的任何一個位置，產品、運營、市場，甚至銷售、商務、人力，等等等等，當然職位可能就叫數據分析，但理解這個職位在哪一個業(yè)務板塊，會更利于數據分析的進行。 ?

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工作區(qū)學習 ?

在移動學習平臺可以專門開辟一個工作區(qū)，將任務分配、任務跟蹤、工作日程、工作文檔、工作交流等功能放在里面。公司各*可以利用這個區(qū)域進行工作協(xié)同。新入職人員也可以使用這個平臺進行入職培訓。這就類似于一個工作社群，具備交互輔導、群組討論等功能。有利于*內部協(xié)同，尤其適用于基于項目的跨*虛擬性組織的工作。

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移動學習還能夠與e-leaning、線下課程相互融合，發(fā)展O2O混合式學習模式。幕課課程系統(tǒng)完整，但是時間長，且受制于PC端;移動學習易于學習、方便廉價，但是碎片化不完整。幕課可以改造成微課作為導入課程，深入學習在PC端進行。在領導力發(fā)展項目中，訓前可以通過移動學習掌握基礎知識，訓中可以采用行動學習在問題解決中相互學習，訓后可以在移動學習平臺進行跟蹤，形成社群化交流互動，幫助學習的轉化與績效的達成。 ?

公司培訓*可以依靠移動學習平臺積累學習數據，優(yōu)化培訓管理。如學員的學習習慣、培訓檔案，講師的授課檔案，所有的培訓大數據全部都有。而且可以基于個性化推送，無論是學員還是講師，所有的用戶都能看到自己的。比如這個崗位必修的線上線下課程是什么，學習了多少課時，作為講師講了多少課時，現在通過這個平臺，不僅是線上的數據，線下的數據一樣可以統(tǒng)計。大數據可以指導優(yōu)化企業(yè)學習。例如，培訓*可以跟蹤學員的學習興趣，開發(fā)*與務實的培訓課程。 ?

新聞大數據是報社的制勝法寶

新聞大數據借助于領域詞表、大數據和人工智能技術，將雜亂無章的新聞條目數據按照領域詞表自動重新聚類，并在聚類的基礎上，進行數據重組和集成，形成具有較大價值的專題數據，提供給機構和讀者。 ?

互聯(lián)網媒體對傳統(tǒng)報社構成了較大沖擊，經濟效益顯著下滑，讀者數量也急劇減少。報社賴以生存的新聞報道已經被今日頭條、手百等互聯(lián)網媒體所取代，讀者通過手機百度等媒體就可以全面了解當前熱點、新聞、時政等新聞內容，導致報社讀者大量流失，讀者的流失又直接導致了廣告商投入和報紙銷量的減少。 ?

針對互聯(lián)網媒體的沖擊，報社也投入了大量資金以應對日趨惡化的經營環(huán)境，例如，建立新聞網站、移動新聞客戶端、融媒體建設等。但大多收效甚微，主要原因是——雖然新聞的生產方式、經營方式已經數字和互聯(lián)網化，提高了新聞的生產和傳播效率，但是其經營的內容沒有改變，依然是售賣新聞模式，該模式同手機百度等媒體相比，缺乏內容競爭力，讀者自然就不買賬了。 ?

不過，報社也有其自身的競爭力。以參考消息為例，參考消息完成了自1953年至今所有參考消息版面的數字化加工工作，加工后的數字內容以PDF、數據庫、XML等多種方式存儲，為大數據增值服務提供了數據支撐。參考消息大數據集中體現了*自建國以來，國外媒體對*外交、經濟、政治、民生等方面的報道及觀點，其承載的文化內容和歷史內涵都是不言而喻的，對研究*國情及發(fā)展歷程具有很大的文獻情報價值，對圖書館、機構、社會組織、企業(yè)、讀者都有較強的內容吸引力，也是今日頭條、手百等媒體不能給予讀者的內容。