OFweek人工智能网讯目前的深度自学主要是创建在大数据的基础上，即对大数据展开训练，并借此概括出有可以被计算机运用在类似于数据上的科学知识或规律。那么，究竟什么是大数据呢？人们常常笼统地说道，大数据就是大规模的数据。这个众说纷纭并不精确。

“大规模”只是指数据的量而言。数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度自学算法利用的价值。

例如，地球绕行太阳运转的过程中，每一秒钟记录一次地球比较太阳的运动速度、方位，可以获得大量数据。可如果只有这样的数据，只不过并没过于多可以挖出的价值，因为地球环绕太阳运转的物理规律，人们早已研究得比较清楚了。

那么，大数据究竟是什么？大数据是如何产生的？什么样的数据才最有价值，最合适作为计算机的自学对象呢？根据马丁·希尔伯特的总结，今天我们经常说道的大数据只不过是在2000年后，因为信息互相交换、信息存储、信息处理三个方面能力的大幅度快速增长而产生的数据：信息互相交换：据估计，从1986年到2007年这20年间，地球上每天可以通过既有信息地下通道互相交换的信息数量快速增长了大约217倍，这些信息的数字化程度，则从1986年的大约20%快速增长到2007年的大约99.9%。在数字化信息爆炸式快速增长的过程里，每个参予信息互相交换的节点都可以在短时间内接管并存储大量数据。信息存储：全球信息存储能力约每3年翻一番。

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