考研复试——专业前沿知识

1、机器学习（大学中学习的微积分、线性代数、概率论都需要用在机器学习中）

（1）机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

（2）机器学习的分类（按学习方式分类）
1）监督学习（回归/分类算法）
2）无监督学习（聚类算法）
3）半监督学习
4）强化学习

（3）机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。

2、NLP

（1）自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言。NLP有两个核心任务是自然语言生成和自然语言理解。

（2）研究内容：信息检索、机器翻译、文档分类、问答系统、信息过滤、自动文摘、信息抽取、文本挖掘、舆情分析、机器写作、文稿机器校对和语音识别。

3、常见的神经网络模型

（1）全连接神经网络：最常见的神经网络，又称多层感知机，有三种基本类型的层：输入层、隐藏层和输出层。
（2）卷积神经网络：卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN），通过卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。
（3）循环神经网络：循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。其包含环和循环，因此被称为“环”。

4、云计算

（1）云计算（cloud computing）是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
（2）云计算三种模式：
1）laaS（基础设施即服务）：将基础设施和存储作为服务出租，通常分为三种用法：公有云、私有云和混合云。
2）Pass（平台即服务）：以服务器平台或者开发环境作为服务进行提供
3）SaaS（软件即服务）：一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商订购所需的应用软件服务
（3）云计算三种类型：
1）公有云：面向所有用户提供服务
2）私有云：只为特定用户提供服务
3）混合云：综合公有云和私有云的特点
（4）云计算核心技术：
1）虚拟化技术
2）分布式存储技术

5、大数据

（1）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。
（2）大数据特点：数据量大、数据价值密度低、数据多样性和数据增长速度快。
（3）大数据技术栈：
1）基础架构: Hadoop
2）分布式文件系统: HDFS
3）数据仓库: Hive
4）存储引擎: Kudu
5）分布式数据库: HBase
6）实时框架:Flink

6、人工智能

（1）人工智能是通过机器对人类智能过程进行的模拟。
（2）四大分支：

（3）三种形态：

（强人工智能可以实现）
（4）人工智能、机器学习和深度学习关系

7、深度学习

（1）深度学习是基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。应用：计算机视觉、语音识别，自然语言处理。
（2）例子：比如我这里有一万张男性照片，一万张女性照片，我们把这些照片进行数据处理后，传到深度学习框架中，让框架熟悉这些照片的规律。之后我们给框架上传一张人类照片，框架就能帮我们分辨出是男性还是女性。这个过程就是深度学习。
（3）深度学习的深度是什么：我认为深度学习的深度在于特征的层次的抽象提取，因为浅层一般提取的都是诸如纹理，结构，色彩这些基础的特征。
（4）深度学习是不是越深越好：理论上来说网络越深表达能力越强，能处理的训练数据也更多，但是训练算法未必支持。
（5）常见的深度学习算法：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、深度强化学习等等。

8、数据挖掘

（1）数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。、
（2）常见的数据挖掘算法：朴素贝叶斯/决策树/支持向量机/k均值聚类算法等等。

9、物联网

（1）物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
（2）物联网的创建应用：智能家居、智能医疗、智能城市、智能环保、智能交通、智能物流、智能校园等等。

10、区块链

区块链，就是一个又一个区块组成的链条。每一个区块中保存了一定的信息，它们按照各自产生的时间顺序连接成链条。这个链条被保存在所有的服务器中，只要整个系统中有一台服务器可以工作，整条区块链就是安全的。这些服务器在区块链系统中被称为节点，它们为整个区块链系统提供存储空间和算力支持。如果要修改区块链中的信息，必须征得半数以上节点的同意并修改所有节点中的信息，而这些节点通常掌握在不同的主体手中，因此篡改区块链中的信息是一件极其困难的事。相比于传统的网络，区块链具有两大核心特点：数据难以篡改和去中心化。基于这两个特点，区块链所记录的信息更加真实可靠，可以帮助解决人们互不信任的问题。

11、大数据和机器学习（人工智能）的关系

大数据是机器学习（人工智能）的基础，它们之间在通常情况下互相促进、相依相存。

12、大数据与云计算之间的关系

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