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，既要有計算機科學(xué)基礎(chǔ)，又要有統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)。現(xiàn)在有個高大上的職業(yè)叫

用TensorFlow可以做什么有意思的事情？

這個更寬。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，既要有計算機科學(xué)基礎(chǔ)，又要有統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)。

現(xiàn)在有個高大上的職業(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)計的統(tǒng)計學(xué)家，是比統(tǒng)計學(xué)家更會編程的程序員。我認為它 非常生動。

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。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 s因為集中式架構(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)，因為集中式架構(gòu)穩(wěn)定，運維壓力小。

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常快速地傳輸和處理數(shù)據(jù)的技術(shù)的出現(xiàn)，然后集中式架構(gòu)將再次進入人們 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)挖掘和機器算法。有不同的應(yīng)用場景，比如個性化搜索和推薦、社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)、精準營銷、精準廣告、實時最優(yōu)路徑、人工智能等等。看你是想做系統(tǒng)支撐技術(shù)還是和業(yè)務(wù)結(jié)合的應(yīng)用。技術(shù)。