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阿里云IoT设备身份认证-ID² 管理控制台升级发布

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四说大数据时代“神话”:从大数据到深数据

在机器学习方面始终有个基础性的误会,即更大的数据会形成更快的学习效果。殊不知,更大的数据并非意味着能发现更深刻的信息。事实上,与数据的规模相较,数据的质量、价值和多样性更最该关注,即数据的“深度”胜于“广度”。文中从三个角度思索了大数据时代的问题并提出了一些建议的做法以改进这些问题。 现今,人们看待数据理应更为深思熟虑,而不是不加刷选地搜集全部可获取的数据来实现“大数据”。我们如今需要让某些数据落实到位,并搜寻数量和质量的多样性。这一措施将产生很多长久的利益。 四种大数据神话: 任何数据都能够而且理应被捕捉和储存。 大量的数据总是有利于创建更精确的分折模型。 存储大量数据的成本基本上为零。 计算大量数据的成本基本上为零。 殊不知: 来自物联网和网络流量的数据明显超出了人们的捕捉能力。许多数据都需要在抓取时进行预处理便于存储和监管。人们需要按照其价值对数据做好归类与筛选。 重复使用一千次同样的数据开展训练并不会提升预测模型的精确性。 储存更多数据的成本不仅是亚马逊网络服务向您收取的以 TB 计费的美金。同时也包含系统在查寻和监管好几个数据源的超额复杂性,及其员工移动和运用该数据的“模拟重...

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