Yann LeCun清华演讲：讲述深度学习与人工智能的未来-低调大师

Yann LeCun清华演讲：讲述深度学习与人工智能的未来

2017-07-31 562

半个月前，Yann LeCun要来清华演讲的消息在国内AI圈一经传开，各位AI界人士便坐不住了。作为Facebook人工智能研究院院长、纽约大学终身教授、卷积神经网络之父，LeCun已然成为了AI人心目中的男神。

演讲当天（3月22日），雷锋网(公众号：雷锋网)也来到了LeCun的演讲现场。演讲开始前，只见许多想要听演讲，却无奈没有得到票的同学，焦急地坚守在演讲大厅门前，希望能一睹男神风采，或运气爆棚能偶得一票。一个专业性质极强的学术演讲能吸引这么多人来参加，也再一次体现了Yann LeCun的个人魅力和在AI界的影响力。也许是被莘莘学子们热爱学习的精神所打动，最后，工作人员临时加开了演讲大厅的二楼，让许多没有票的同学也能进入大厅，最后现场可谓是座无虚席。

据雷锋网了解，Yann LeCun此次演讲由清华大学经济管理学院发起，清华

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最全解析：大数据和机器学习有什么区别

大数据的定义大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。　大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，多维分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法： 1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是多维分析思想。 2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。 3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。 4.查...

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2017-08-01

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