什么是DataV数据可视化
展开全部一,数据可视化 数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。
其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。
[一] 它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。
主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。
与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
二,信息可视化 信息可视化(Information visualization)是一个跨学科领域,旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现,如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码,以及利用图形图像方面的技术与方法,帮助人们理解和分析数据。
与科学可视化相比,信息可视化则侧重于抽象数据集,如非结构化文本或者高维空间当中的点(这些点并不具有固有的二维或三维几何结构)...
数据可视化有哪些表现形式 知乎
数据视化关于数据视觉表现形式科技术研究其种数据视觉表现形式定义种某种概要形式抽提信息包括相应信息单位各种属性变量[] 处于断演变概念其边界断扩主要指技术较高级技术些技术允许利用图形、图像处理、计算机视觉及用户界面通表达、建模及立体、表面、属性及画显示数据加视化解释与立体建模类特殊技术相比数据视化所涵盖技术要广泛 二信息视化 信息视化(Information visualization)跨科领域旨研究规模非数值型信息资源视觉呈现软件系统众文件或者行行程序代码及利用图形图像面技术与帮助理解析数据与科视化相比信息视化则侧重于抽象数据集非结构化文本或者高维空间点(些点并具固二维或三维几何结构)
作为数据分析师的你都有哪些常用工具
展开全部大数据分析六大工具盘点:一、 Apache HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。
此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
二、HPCCHPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。
1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。
HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。
该项目主要由五部分组成:1、高性能计算机系统(HPCS),内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;2、先进软件技术与算法(ASTA),内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;3、国家科研与教育网格(NREN),内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;4、基本研究与人类资源(BRHR),内容有基础研究、培训、教育及课程教材,被设计通过奖励调查者-开始的,长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加创新意识流,通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营,和来提供必需的基础架构来支 持这些调查和研究活动;5、信息基础结构技术和应用(IITA ),目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。
三、StormStorm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。
Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。
Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。
Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。
Storm的处理速度惊人:经测 试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。
Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。
四、Apache Drill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。
Apache Drill 实现了 Google's Dremel.该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。
而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。
“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感:该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理,包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等。
通过开发“Drill”Apache开源项目,组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构,从而帮助支持广泛的数据源、数据格式和查询语言。
五、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。
它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。
功能和特点免费提供数据挖掘技术和库100%用Java代码(可运行在操作系统)数据挖掘过程简单,强大和直观内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程可以用简单脚本语言自动进行大规模进程多层次的数据视图,确保有效和透明的数据图形用户界面的互动原型命令行(批处理模式)自动大规模应用Java API(应用编程接口)简单的插件和推广机制强大的可视化引擎,许多尖端的高维数据的可视化建模400多个数据挖掘运营商支持耶鲁大学已成功地应用在许多不同的应用领域,包括文本挖掘,多媒体挖掘,功能设计,数据流挖掘,集成开发的方法和分布式数据挖掘。
六、 Pentaho BIPentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。
其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。
它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
Pentaho SDK共包含五个部...
哪位高手可以推荐几款通用的数据库管理工具
展开全部 1、MySQL WorkbenchMySQL Workbench是一款专为MySQL设计的ER/数据库建模工具。
它是著名的数据库设计工具DBDesigner4的继任者。
你可以用MySQL Workbench设计和创建新的数据库图示,建立数据库文档,以及进行复杂的MySQL 迁移MySQL Workbench是下一代的可视化数据库设计、管理的工具,它同时有开源和商业化的两个版本。
该软件支持Windows和Linux系统,下面是一些该软件运行的界面截图:2、数据库管理工具 Navicat LiteNavicatTM是一套快速、可靠并价格相宜的资料库管理工具,大可使用来简化资料库的管理及降低系统管理成本。
它的设计符合资料库管理员、开发人员及中小企业的需求。
Navicat是以直觉化的使用者图形介面所而建的,让你可以以安全且简单的方式建立、组织、存取并共用资讯。
界面如下图所示:Navicat 提供商业版Navicat Premium 和免费的版本 Navicat Lite 。
免费版本的功能已经足够强大了。
Navicat 支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQLite、PostgreSQL和SQL Server 等。
3、开源ETL工具KettleKettle是一款国外开源的etl工具,纯java编写,绿色无需安装,数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。
Kettle中有两种脚本文件,transformation和job,transformation完成针对数据的基础转换,job则完成整个工作流的控制。
·授权协议:LGPL·开发语言: Java·操作系统: 跨平台4、Eclipse SQLExplorerSQLExplorer是Eclipse集成开发环境的一种插件,它可以被用来从Eclipse连接到一个数据库。
SQLExplorer插件提供了一个使用SQL语句访问数据库的图形用户接口(GUI)。
通过使用SQLExplorer,你能够显示表格、表格结构和表格中的数据,以及提取、添加、更新或删除表格数据。
SQLExplorer同样能够生成SQL脚本来创建和查询表格。
所以,与命令行客户端相比,使用SQLExplorer可能是更优越的选择,下图是运行中的界面,很好很强大。
l授权协议: 未知l开发语言: Javal操作系统: 跨平台5、MySQL管理工具phpMyAdminphpMyAdmin是一个非常受欢迎的基于web的MySQL数据库管理工具。
它能够创建和删除数据库,创建/删除/修改表格,删除/编辑/新增字段,执行SQL脚本等。
l授权协议:GPLl开发语言:PHPl操作系统:跨平台6、Mongodb 管理工具Mongodb StudioMongodb是一款性能优良,功能丰富的文档型非关系型数据库。
由于该数据库是开源项目并且还在不断更新中,目前为止在任何平台上都不能找到功能相对完整的客户端数据库管理工具。
而越来越多的项目中使用了Mongodb,使得管理起来十分麻烦.如果点点鼠标就搞定了.那该有多好。
基于如上背景,我们制作了此MongoDB管理工具,在DBA/开发/管理员三个维度提供一定层次的管理功能。
Mongodb Management Studio功能如下:l服务器管理功能添加服务器,删除服务器l服务器,数据库,表,列,索引,树形显示和状态信息查看l查询分析器功能.支持select,insert,Delete,update支持自定义分页函 数 $rowid(1,5)查询第一条到第五条,需放在select后面.l索引管理功能支持列名的显示,索引的创建,查看,删除.l数据库Profile管理.可以设置Profile开关,查看Profile信息.自定义分页大小.lmaster/slave信息显示7、MySQL监控小工具mycheckpointmycheckpoint是一个开源的 MySQL监控工具,主要用来监控数据。
通过视图方式提供监控数据报表。
mycheckpoint支持以独立的Web服务器来运行。
例如:SELECTinnodb_read_hit_percent, DML FROM sv_report_chart_sample;查看详细报表示例。
安装手册:http://code.openark.org/forge/mycheckpoint/documentation/installation8、SQL SERVER 数据库发布向导Microsoft SQL Server DatabasePublishing Wizard (微软SQLServer数据库发布向导) 是微软发布的一个开源工具,使用该工具可以帮你将SQLSERVER 数据库导出成一个 SQL脚本,类似 MySQL 的 mysqldump工具。
官方说明:SQLServer数据库发布向导提供了一种将数据库发布到 T-SQL 脚本或者直接发布到支持宿主服务提供程序的方法。
9、Eclipse 的Oracle插件jOrajOra是一个为 Oracle开发者和管理员提供的 Eclipse 插件,可轻松的对Oracle进行开发和管理。
安装地址:http://jora.luenasoft.de/updatesite插件截图l授权协议:免费,非开源l开发语言:Javal操作系统:跨平台10、免费PostgreSQL监控工具pgwatchpgwatch 是一个简单易用的PostgreSQL的监控工具,支持PostgreSQL 9.0 以及更新的版本。
主要特性:- 配置简单- 大量的监控图表- 快速系统检查面板- 自动收集统计信息- 交互式的 Flash 图表- 集成 SQL worksheetl授权协议: Artisticl开发语言:PHPl操作系统: Linux11、MySQL BrowserMySQL的客户端工具MySQL Browser的优点是简单,及其的简单,安装之后能够立刻上手,马上就能使用的那种,布局也很简陋,功能也很简陋,简单使用没有问题,尤其是刚开始学习mysql的同学,可以尝试一下。
·授权协议:未知·操作系统: Windows12、MySQL客户端软件HeidiSQLHeidiSQL是一个功能非常强大的 MySQL 客户端软件,采用Delphi 开发,支持 ...
请问你是数据挖掘的研究生?数据挖掘研究生阶段都学什么?
展开全部 数据挖掘(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。
因为与数据库密切相关,又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD) ,就是将高级智能计算技术应用于大量数据中,让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的,有用的模式(也叫知识)。
广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。
从这点看来,数据挖掘就是BI(商业智能)。
但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。
数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。
从这种狭义的观点上,我们可以定义:数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。
数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题,选择一种或者多种挖掘算法,找到数据下面隐藏的规律,这些规律往往被用来预测、支持决策。
数据挖掘的主要功能 1. 分类:按照分析对象的属性、特征,建立不同的组类来描述事物。
例如:银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别,现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户,以采取相应的贷款方案。
2. 聚类:识别出分析对内在的规则,按照这些规则把对象分成若干类。
例如:将申请人分为高度风险申请者,中度风险申请者,低度风险申请者。
3. 关联规则和序列模式的发现:关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
例如:每天购买啤酒的人也有可能购买香烟,比重有多大,可以通过关联的支持度和可信度来描述。
与关联不同,序列是一种纵向的联系。
例如:今天银行调整利率,明天股市的变化。
4. 预测:把握分析对象发展的规律,对未来的趋势做出预见。
例如:对未来经济发展的判断。
5. 偏差的检测:对分析对象的少数的、极端的特例的描述,揭示内在的原因。
例如:在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为,银行为了稳健经营,就要发现这500例的内在因素,减小以后经营的风险。
需要注意的是:数据挖掘的各项功能不是独立存在的,在数据挖掘中互相联系,发挥作用。
数据挖掘的方法及工具 作为一门处理数据的新兴技术,数据挖掘有许多的新特征。
首先,数据挖掘面对的是海量的数据,这也是数据挖掘产生的原因。
其次,数据可能是不完全的、有噪声的、随机的,有复杂的数据结构,维数大。
最后,数据挖掘是许多学科的交叉,运用了统计学,计算机,数学等学科的技术。
以下是常见和应用最广泛的算法和模型: (1) 传统统计方法:① 抽样技术:我们面对的是大量的数据,对所有的数据进行分析是不可能的也是没有必要的,就要在理论的指导下进行合理的抽样。
② 多元统计分析:因子分析,聚类分析等。
③ 统计预测方法,如回归分析,时间序列分析等。
(2) 可视化技术:用图表等方式把数据特征用直观地表述出来,如直方图等,这其中运用的许多描述统计的方法。
可视化技术面对的一个难题是高维数据的可视化。
职业能力要求基本能力要求 数据挖掘人员需具备以下基本条件,才可以完成数据挖掘项目中的相关任务。
一、专业技能 硕士以上学历,数据挖掘、统计学、数据库相关专业,熟练掌握关系数据库技术,具有数据库系统开发经验 熟练掌握常用的数据挖掘算法 具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件 二、行业知识 具有相关的行业知识,或者能够很快熟悉相关的行业知识 三、合作精神 具有良好的团队合作精神,能够主动和项目中其他成员紧密合作 四、客户关系能力 具有良好的客户沟通能力,能够明确阐述数据挖掘项目的重点和难点,善于调整客户对数据挖掘的误解和过高期望 具有良好的知识转移能力,能够尽快地让模型维护人员了解并掌握数据挖掘方法论及建模实施能力进阶能力要求 数据挖掘人员具备如下条件,可以提高数据挖掘项目的实施效率,缩短项目周期。
具有数据仓库项目实施经验,熟悉数据仓库技术及方法论 熟练掌握SQL语言,包括复杂查询、性能调优 熟练掌握ETL开发工具和技术 熟练掌握Microsoft Office软件,包括Excel和PowerPoint中的各种统计图形技术 善于将挖掘结果和客户的业务管理相结合,根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案应用及就业领域 当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析),零售(销售预测),农业(行业数据预测),网络日志(网页定制),银行(客户欺诈),电力(客户呼叫),生物(基因),天体(星体分类),化工,医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于:数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation & Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为,以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等,在许多领域得到了成功的应用。
如果你访问著名的亚马逊网上书店(www.amazon.com),会发现当你选中一本书后,会出现相关的推荐数目“Customers who bou...
大数据分析工具有哪些,有什么特点?
1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生,早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃,并免费,但Hadoop对技术要求高,实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库(费用很高)IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库(费用较高)Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市(费用一般)QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Mart 等等。
前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
如何架构大数据系统 hadoop
展开全部大数据数量庞大,格式多样化。
大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。
它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。
因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路 1)数据的获得大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。
随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。
这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。
因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。
2)数据的汇集和存储互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果你真的想做,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。
应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。
数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。
3)数据的管理大数据管理的技术也层出不穷。
在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。
其中分布式存储与计算受关注度最高。
上图是一个图书数据管理系统。
4)数据的分析数据分析处理:有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。
大数据的处理类型很多,主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。
批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理数据。
挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
5)大数据的价值:决策支持系统大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。
6)数据的使用大数据有三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。
大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。
大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。
二、大数据基本架构基于上述大数据的特征,通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。
一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题:一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘,为企业创造价值。
因此,大数据的存储和处理与云计算技术密不可分,在当前的技术条件下,基于廉价硬件的分布式系统(如Hadoop等)被认为是最适合处理大数据的技术平台。
Hadoop是一个分布式的基础架构,能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据,目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等。
其是一个开放式的架构,架构成员也在不断扩充完善中,通常架构如图2所示: Hadoop体系架构(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。
(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎,Map意为将单个任务分解为多个,而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总,该引擎由JobTrackers(工作追踪,对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪,对应数据节点)组成。
当处理大数据查询时,MapReduce会将任务分解在多个节点处理,从而提高了数据处理的效率,避免了单机性能瓶颈限制。
(3)Hive是Hadoop架构中的数据仓库,主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。
Hbase主要作为面向列的数据库运行在H...
求Deep learning 【Yann LeCun 1,2 , Yoshua Bengio 3 & Geoffrey ...
展开全部 原文摘要:深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。
这些方法在许多方面都带来了显著的改善,包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域,例如药物发现和基因组学等。
深度学习能够发现大数据中的复杂结构。
它是利用BP算法来完成这个发现过程的。
BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数,这些内部参数可以用于计算表示。
深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。
机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能:从Web搜索到社会网络内容过滤,再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。
并且它越来越多地出现在消费品中,比如相机和智能手机。
机器学习系统被用来识别图片中的目标,将语音转换成文本,匹配新闻元素,根据用户兴趣提供职位或产品,选择相关的搜索结果。
逐渐地,这些应用使用一种叫深度学习的技术。
传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时,体现出来的能力是有限的。
几十年来,想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统,需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器,把原始数据(如图像的像素值)转换成一个适当的内部特征表示或特征向量,子学习系统,通常是一个分类器,对输入的样本进行检测或分类。
特征表示学习是一套给机器灌入原始数据,然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。
深度学习就是一种特征学习方法,把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的,更加抽象的表达。
通过足够多的转换的组合,非常复杂的函数也可以被学习。
对于分类任务,高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面,同时削弱不相关因素。
比如,一副图像的原始格式是一个像素数组,那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。
第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案,这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。
第三层或许会把那些图案进行组合,从而使其对应于熟悉目标的某部分。
随后的一些层会将这些部分再组合,从而构成待检测目标。
深度学习的核心方面是,上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的,而是使用一种通用的学习过程从数据中学到的。
深度学习正在取得重大进展,解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的问题。
它已经被证明,它能够擅长发现高维数据中的复杂结构,因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。
除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录,它还在另外的领域击败了其他机器学习技术,包括预测潜在的药物分子的活性、分析粒子加速器数据、重建大脑回路、预测在非编码DNA突变对基因表达和疾病的影响。
也许更令人惊讶的是,深度学习在自然语言理解的各项任务中产生了非常可喜的成果,特别是主题分类、情感分析、自动问答和语言翻译。
我们认为,在不久的将来,深度学习将会取得更多的成功,因为它需要很少的手工工程,它可以很容易受益于可用计算能力和数据量的增加。
目前正在为深度神经网络开发的新的学习算法和架构只会加速这一进程。
监督学习机器学习中,不论是否是深层,最常见的形式是监督学习。
试想一下,我们要建立一个系统,它能够对一个包含了一座房子、一辆汽车、一个人或一个宠物的图像进行分类。
我们先收集大量的房子,汽车,人与宠物的图像的数据集,并对每个对象标上它的类别。
在训练期间,机器会获取一副图片,然后产生一个输出,这个输出以向量形式的分数来表示,每个类别都有一个这样的向量。
我们希望所需的类别在所有的类别中具有最高的得分,但是这在训练之前是不太可能发生的。
通过计算一个目标函数可以获得输出分数和期望模式分数之间的误差(或距离)。
然后机器会修改其内部可调参数,以减少这种误差。
这些可调节的参数,通常被称为权值,它们是一些实数,可以被看作是一些“旋钮”,定义了机器的输入输出功能。
在典型的深学习系统中,有可能有数以百万计的样本和权值,和带有标签的样本,用来训练机器。
为了正确地调整权值向量,该学习算法计算每个权值的梯度向量,表示了如果权值增加了一个很小的量,那么误差会增加或减少的量。
权值向量然后在梯度矢量的相反方向上进行调整。
我们的目标函数,所有训练样本的平均,可以被看作是一种在权值的高维空间上的多变地形。
负的梯度矢量表示在该地形中下降方向最快,使其更接近于最小值,也就是平均输出误差低最低的地方。
在实际应用中,大部分从业者都使用一种称作随机梯度下降的算法(SGD)。
它包含了提供一些输入向量样本,计算输出和误差,计算这些样本的平均梯度,然后相应的调整权值。
通过提供小的样本集合来重复这个过程用以训练网络,直到目标函数停止增长。
它被称为随机的是因为小的样本集对于全体样本的平均梯度来说会有噪声估计。
这个简单过程通常会找到一组不错的权值,同其他精心设计的优化技术相比,它的速度让人...