深度学习：分析大数据

需要大数据分析才能有效地管理大量数据。处理大数据时可以考虑的主要方面是大规模优化，高维数据处理和动态数据处理。优化涉及使用定义明确的过程和模型找到问题的最有效解决方案。每个人都以直接（系统）方式或间接（非正式）方式处理优化问题。需要优化的问题包括旅行营业员问题，从给定流（比如科学流）和水平（本科）的可用课程中选择课程，电子商务活动（通过各种在线购物网站选择最佳移动）等。

优化有助于找到执行任务的经济高效的替代方案。通常，它被认为是资源功能的最大化或最小化。一些例子是利润最大化，成本和错误最小化。对于具有有限维度的域，可以获得针对此类问题的各种模型; 然而，当谈到大数据时，优化任务变得具有挑战性。在大数据的情况下，不仅交易的规模庞大，而且变量的数量和约束的数量也很高。相反，有时数据和约束是适中的，但它们的结构是复杂的，其方式是使用当前方法无法处理。例如，在传统方法的支持下，以最佳方式从大型医学图像库中进行特征学习将是困难的。此外，它需要手动调整一些参数。除了传统方法，机器学习和并行优化方法也变得流行。当问题中的维度增加时，复杂性也会增加。问题的有限维度使问题易于解决; 但是，解决方案并不强大，也不提供任何高级知识。维数的增加导致数据的巨大增长，这些数据难以处理，可视化和解决。据说，由于每个维度的可能值的数量呈指数增长，所有子空间的完全枚举变得难以增加维度，这被称为维度的诅咒。深度学习将有助于管理此类高维数据并帮助进行群集，处理和可视化这些数据。生物信息学，传感器网络，视觉和语音识别是可以找到这种高维数据的领域。除了数量和结构，时间是另一个增加数据复杂性的主要因素，因此使管理数据的工作更加困难。动态数据在大小，体积和底层结构方面各不相同。在流体动力学，材料科学，模块化动力学和生物启发系统等许多领域中生成和操纵大规模和动态数据。示例域是人类语音生成。人类语音生成遵循分层结构。深度学习在建模结构化语音时非常有用。除了数量和结构，时间是另一个增加数据复杂性的主要因素，因此使管理数据的工作更加困难。动态数据在大小，体积和底层结构方面各不相同。在流体动力学，材料科学，模块化动力学和生物启发系统等许多领域中生成和操纵大规模和动态数据。示例域是人类语音生成。人类语音生成遵循分层结构。深度学习在建模结构化语音时非常有用。除了数量和结构，时间是另一个增加数据复杂性的主要因素，因此使管理数据的工作更加困难。动态数据在大小，体积和底层结构方面各不相同。在流体动力学，材料科学，模块化动力学和生物启发系统等许多领域中生成和操纵大规模和动态数据。示例域是人类语音生成。人类语音生成遵循分层结构。深度学习在建模结构化语音时非常有用。在流体动力学，材料科学，模块化动力学和生物启发系统等许多领域中生成和操纵大规模和动态数据。示例域是人类语音生成。人类语音生成遵循分层结构。深度学习在建模结构化语音时非常有用。在流体动力学，材料科学，模块化动力学和生物启发系统等许多领域中生成和操纵大规模和动态数据。示例域是人类语音生成。人类语音生成遵循分层结构。深度学习在建模结构化语音时非常有用。