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如果您拥有良好的数学基础并且具有强大的编程能力，请学习 - 深度学习
如果您是条件，您可以学习大数据，
这是相反的。实际上，大数据的阈值并不低，并且当前的数据逐渐成为深度学习材料的来源。
工资中的深度学习显然很高，但市场需求少于大数据
显然，大数据和深度学习都是两个不同字段中的名词。BIG数据描述了数据本身的状态。深度学习或机器学习试图描述数据的内部逻辑。
因此，深度学习（或机器学习）可以是基于大数据的某些方法。
当然，深度学习（或机器学习）也可以建立在小数据上。
更重要的是，大数据不能依靠机器学习，而只能依靠规则来找到数据的固有逻辑。
因此，两者之间没有不可避免的联系。例如，Lingyu软件的大数据分析软件将根据不同的行业数据学习，以提供更准确的分析。
简单的说：
1）深度学习只是机器学习的一类
2）大数据不是特定方法，甚至不是特定的研究学科，而是需要处理某种类型的问题或数据的描述
具体来说：
1）机器学习是一个大方向，包括许多方法，例如深度学习，GMM，SVM，HMM，字典学习，KNN，ADABOOSTING，不同的模型，不同的模型，不同的方法，不同的模型假设，不同的解决方案，这些模型可以是线性或非线性的。它们可能基于统计数据，或者它们可能基于稀疏...
但是，他们的共同点是它们都是数据驱动的模型。他们都学习了一种更抽象的表达特定数据的方法。假设和模型广泛适用于特定数据。优势是，这种学习方式可以帮助我们更好地理解和分析数据，并点击隐藏数据的结构和关系。
机器学习的任务也可能不同。它可以是预测性，分类，聚类，胶带，重建，重构甚至是降解。
2）深度学习是机器学习的子类。通常，它是指高级数字的网络结构。此结构通常与线性和非线性关系结合使用。
深度学习也将分为不同的模型，例如CNN，RNN，DBN ...他们的解决方案也将有所不同。
深度学习目前非常受欢迎，因为它们在各种应用中表现出良好的经验性能，例如图像，视觉和声音。当模型非常复杂并且数据特别大时，GPU的并行操作仍然可以达到理想的学习速度。
由于深度学习通常会建立多个层次，多节点和多复杂模型，因此人们仍然缺乏对多学习中学习结构模型的理解。神经网络，这种相似性被认为是取决于潜力的。只是个人观点...（私人商品）
3）大数据（大数据，我们也称他为数据...）是数据和问题的描述。通常被广泛接受为3 V：卷（数据卷），速度（数据速度）上的“大”。和多样性（数据类别）.big-data问题可能是指这三个V上的BIG造成的挑战。
数量已被充分理解。从基因上讲，它也可以被视为大规模数据（实际上，使用此学术更为准确，但是当我们外出并打击时，我们都被称为大数据...）。大“可以是数据或数据的维度。从基础上，声明本身是比较可扩展性的大数据算法，并且复杂性对这两个算法不敏感。在算法和系统中，人们喜欢选择并行，分布的方法（分布）提高功能。
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深度学习和大数据正在相互促进和互补关系
实际上，深度学习的基本理论实际上是几十年前存在的，但是它受两个条件的限制，一个是数据量，另一个是机器的力量。
在少量的情况下，传统的机器学习方法可以取得更好的结果。但是，随着数据的量不断增加，在达到临界价值后，传统机器学习方法的效果将无法改善。深度学习的效果随着数据数量的增加，模型将大大增加。换句话说，深度学习方法可以最大化大数据的价值！因此，大数据的发展促进了深度学习的兴起，深度学习已扩大了数据的价值。他们两个互相提升并互相补充。
结论：以上是首席CTO的相关内容的摘要，请注意，每个人都汇编了哪些良好的数据和深度学习，我希望这对您有所帮助！如果您解决问题，请与更多的朋友分享关心这个问题?