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所謂的大數據殺熟是什麽?

實際上而言無論是任何涉事「殺熟」平臺及機構,當我們嘗試著判斷產品是否存在「殺熟」行為,數學中的「控制變量法」再適合不過了,當僅存在唯壹變量的情況下再去比較,得出來的結論才有可信度,如果存在多個變量比如時間、地域等等因子其實也都是需要考慮在內的!

不過,在討論「殺熟」之前,我們先來看看什麽是大數據?再來討論什麽又是大數據「殺熟」?

大數據是AI人工智能的基石,目前的深度學習主要是建立在大數據的基礎上,即對大數據進行訓練,並從中歸納出可以被計算機運用在類似數據上的知識或規律。

簡單而言何為大數據?

雖然很多人將其定義為“大數據就是大規模的數據”。

但是,這個說法並不準確!

“大規模”只是指數據的量而言。

數據量大,並不代表著數據壹定有可以被深度學習算法利用的價值。

大數據在應用層面:

大數據往往可以取代傳統意義上的抽樣調查、大數據都可以實時獲取、大數據往往混合了來自多個數據源的多維度信息、大數據的價值在於數據分析以及分析基礎上的數據挖掘和智能決策。

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