2.大数据技术是指从各种类型的大数据中快速获取有价值信息的技术能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适合大型数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网等。
4、论文阅读笔记【阅读笔记1】格基电流神经网络，用于神经翻译的编码器(jinsongsutal。)摘要简介:NMT神经机器翻译非常依赖词级建模来学习输入句子的语义表示。对于没有自然语言分隔符的语言(如汉语)，需要先进行标记，这就导致了两个问题:1)对于源句子模型，寻找最优的标记粒度非常困难，粗粒度导致数据稀疏，细粒度导致有用信息的丢失；2)难的时候容易出错，错误会带到NMT的编码器，影响源句的表示。
5、大 数据的特征有哪些?Da 数据技术是指从各种海量类型中快速获取有价值信息的能力数据。适合大型数据的技术，包括大规模并行处理(MPP) 数据库、数据矿用电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网等。大数据有以下四个特点:第一，数据巨大。比如人类生产的所有印刷品的量数据只有200PB。典型的个人电脑硬盘容量在TB量级，而一些大型企业的数据容量接近EB量级。
目前数据不仅有文本的形式，还有图片、视频、音频、地理信息等多种类型，其中个性化的数据占绝对多数。第三，处理速度快。数据处理遵循“1秒定律”，从各类数据中可以快速获取高价值信息。第四，价值密度低。以视频为例。一个小时的视频在持续测试过程中可能只有一两秒有用数据的。
6、 数据标注是做什么的数据批注是用特殊工具处理图像的工作，文本。数据常见的注释类型如下:1。分类标注:分类标注是我们常见的标注。通常，从已建立的标签中选择对应于数据的标签，这是一个闭集。一张图片可以有很多类别/标签:成人、女性、黄色、长发等。对于词，可以标记主语、谓语、宾语、名词动词等等。2.框架标注:机器视觉中的框架标注很好理解，就是把要检测的物体框起来，比如人脸识别，首先要确定人脸的位置。
4.草图标注:一些需要细节特征的应用往往需要草图标注，人脸识别，骨骼识别等等。5.其他标注:除了以上常见的标注类型，还有很多个性化的标注，根据不同的需求，需要不同的标签。如果是自动摘要，则需要标注文章要点，此时，该标记严格来说不属于上述任何一种。数据注释，在数据的时代，对于人工智能来说，需要对海量数据进行注释和分析，未来的方向可以是数据分析，当然，前提是你对这个行业的方方面面都非常熟悉。
