¿Cuál tiene más perspectivas de desarrollo, la minería de datos o el aprendizaje profundo?

La minería de datos puede analizar información oculta en datos existentes, pero personalmente creo que el aprendizaje profundo es más prometedor. La minería de datos estudia principalmente métodos de recopilación de big data. La tecnología es más madura que el aprendizaje profundo y se está desarrollando más rápidamente. El aprendizaje profundo es un tema interdisciplinario de estadística y tecnología de la información, que se centra en cómo analizar y utilizar big data conocidos para razonar y construir nuevos. modelos En los últimos años, ha comenzado a recibir atención del mundo exterior. La minería de datos puede requerir escaneos repetidos de grandes cantidades de datos para obtener información más ideal, lo que requiere algoritmos superiores que imitan el modo de aprendizaje de las redes neuronales humanas para analizar las características de los datos y establecer los modelos correspondientes. Estos modelos pueden resolver algunos problemas desconocidos bajo la premisa de que pueden usarse razonablemente, pero los modelos deben basarse en una gran cantidad de datos de aprendizaje útiles, lo que lleva mucho tiempo. Las conclusiones extraídas por ambos pueden diferir del modelo ideal y ambos dependen en gran medida de los datos proporcionados. Es previsible que en el futuro, cuando muchos campos encuentren problemas complejos, tenderán a utilizar como referencia los resultados obtenidos por la tecnología de aprendizaje profundo, en lugar de simplemente basarse en la minería de datos. Porque en comparación con la minería de datos, un modelo general derivado del aprendizaje profundo puede resolver bastantes problemas. Sin embargo, el aprendizaje profundo plantea requisitos más altos para la tecnología de programación y la recopilación de datos, por lo que el costo es relativamente alto. Actualmente, la mayoría de los desarrolladores de aprendizaje profundo provienen de grandes empresas. Las opiniones personales anteriores son solo de referencia