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“大数据”已经过时了吗

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 “大数据”与其说是过时了,倒不如说还没有真正开始。只要摩尔定律还在生效,每过18个月电子技术就要翻一番的话,那么大数据时代就只能在路上。这是因为,随着计算技术的不断进步,存储成本的不断降低,人们有越来越多的资本去收集更多的数据,进行更颗粒化的分析。然而,在传统的数据分析中,当数据量大到一定的程度时,分析结果就不会进一步优化了。 举一个最简单的线形分类的例子,对于平面上一堆被零散放置的两种球(红球和蓝球),通过画一条直线尽可能好的将两类球分开,然后对于新的放进来的球(可能被包起来),单凭直线的划分去判断新球的颜色。很容易就可以看出,由于我们分类的模型相当简单(只有一条直线),那么海量的数据可能对于提升模型精度的意义不是太大,这也是传统数据科学遇到的问题。机器学习(数据科学主要的分析手段)方法遇到的主要瓶颈也在这里,在这种情况下,更多的数据是没有更大意义的。 深度学习使得这一瓶颈得到突破,这一学习方法简单来说就是通过多层、多个计算算子进行分析,从而可以建立足够复杂的模型,以提高数据分析能力。这种方法也被称为神经网络,因...

大数据安全防护方法研究与建议

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 大数据作为企业转型升级的重要支撑性技术,在数据采集、加工、存储、聚合、交换、应用等诸多环节存在安全防护需求。随着数据驱动创新战略的提出,数据已成为一种重要的生产要素,数据安全程度将对企业转型升级的成败产生重大的影响。企业在使用信息平台进行管理和对外提供服务时,要制定技术和管理措施,推进数据全生命周期过程的安全防护,提升数据防窃取、防丢失的能力,为成功实现数字化转型提供技术支撑。 一、数据安全背景分析 在大数据时代,数据的产生、流通和应用愈加普遍和密集,信息系统的安全边界更加模糊,并可能引入新的、未知的安全漏洞和隐患、分布式节点之间和大数据相关组件之间的通信信息容易被截取和分析,分布式数据资源池的应用造成了用户数据隔离的困难。另外,随着数据的广泛、多源收集,大数据自身安全及个人信息保护带来了新的挑战,大数据来源和真实性验证存在困难,个人信息过度收集、未履行告知义务等现象侵害了个人合法权益。大数据开放共享对国家数据资源和企业商业秘密的安全也构成一定威胁。 数据在采集、存储、传输、交换、使用等诸多环节需要进行安全防护,通...

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