簡單來說：

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1)深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)只是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)的一種類別，一個(gè)子領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí) > 深度學(xué)習(xí)

2)大數(shù)據(jù)(Big Data)不是具體的方法，甚至不算具體的研究學(xué)科，而只是對(duì)某一類問題，或需處理的數(shù)據(jù)的描述。

具體來說：

1)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是一個(gè)大的方向，里面包括了很多種approach。

任務(wù)也可以不同，可以是預(yù)測(prediction)，分類(classification)，聚類(clustering)，識(shí)別(recognition)，重建(reconstruction)，約束(regularization)，甚至降噪(denoising)，超分辨(super-resolution)，除馬賽克(Demosaicing)等等....

2)深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子類，一般特指學(xué)習(xí)高層數(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這個(gè)結(jié)構(gòu)中通常會(huì)結(jié)合線性和非線性的關(guān)系。

3)大數(shù)據(jù)(Big Data，我們也叫他逼格數(shù)據(jù)....)是對(duì)數(shù)據(jù)和問題的描述。通常被廣泛接受的定義是3個(gè)V上的“大”：Volume(數(shù)據(jù)量), Velocity(數(shù)據(jù)速度)還有variety(數(shù)據(jù)類別)。大數(shù)據(jù)問題(Big-data problem)可以指那種在這三個(gè)V上因?yàn)榇蠖鴰淼奶魬?zhàn)。

Volume很好理解。一般也可以認(rèn)為是Large-scale data?！按蟆笨梢允菙?shù)據(jù)的維度，也可以是數(shù)據(jù)的size。一般claim自己是big-data的算法會(huì)比較scalable，復(fù)雜度上對(duì)這兩個(gè)不敏感。

Velocity就是數(shù)據(jù)到達(dá)的速度。對(duì)于數(shù)據(jù)高速到達(dá)的情況，需要對(duì)應(yīng)的算法或者系統(tǒng)要有效的處理。

Variaty指的是數(shù)據(jù)的類別。以往的算法或者系統(tǒng)往往針對(duì)某一種已知特定類別的數(shù)據(jù)來適應(yīng)。而一般大數(shù)據(jù)也會(huì)指針對(duì)處理那些unstructured data或者multi-modal data，這就對(duì)傳統(tǒng)的處理方法帶來了挑戰(zhàn)。
分享題目：大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？
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