一、機(jī)器學(xué)習(xí)與linux操作系統(tǒng)有關(guān)系嗎?
無關(guān) 機(jī)器學(xué)習(xí)是一門交叉學(xué)科，它可以解決許多實(shí)際中的問題，例如手寫體識別、商貸客戶誠信預(yù)測、CTR預(yù)估、搜索排序等，而linux系統(tǒng)則是操作系統(tǒng)，是作為其他應(yīng)用軟件的載體而存在。 一般的機(jī)器學(xué)習(xí)的程序可以跑在windows、linux、mac等系統(tǒng)上，但是大規(guī)模并行的機(jī)器學(xué)習(xí)程序一般跑在基于linux的分布式系統(tǒng)中.
二、Python培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容
學(xué)習(xí)Python編程需要學(xué)習(xí)：
第一階段：Python語言及應(yīng)用
課程內(nèi)容：Python語言基礎(chǔ)，面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)，多線程編程，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，前端特效，Web框架，爬蟲框架，網(wǎng)絡(luò)編程
掌握技能：
（1）掌握Python語言語法及面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)；
（2）掌握Python多線程并發(fā)編程技術(shù)，數(shù)據(jù)庫交互技術(shù)，為大數(shù)據(jù)分析及挖掘做準(zhǔn)備；
（3）掌握三大Python后端框架結(jié)構(gòu)，解決Web前后端開發(fā)問題；
（4）掌握分布式多線程大型爬蟲技術(shù)，開發(fā)企業(yè)級爬蟲程序；
（5）掌握與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，訓(xùn)練學(xué)員邏輯能力、分析能力，為人工智能算法的學(xué)習(xí)做好知識儲備。
第二階段：機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)分析
課程內(nèi)容：機(jī)器學(xué)習(xí)概述，監(jiān)督學(xué)習(xí)，非監(jiān)督學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)處理，模型調(diào)優(yōu)，數(shù)據(jù)分析，可視化，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
掌握技能：
（1）進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析基本概念；
（2）掌握機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法相關(guān)原理及優(yōu)化過程；
（3）掌握數(shù)據(jù)處理基本方法，結(jié)合實(shí)際項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化操作，完成數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。
第三階段：深度學(xué)習(xí)
課程內(nèi)容：深度學(xué)習(xí)概述，TensorFlow基礎(chǔ)及應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層LSTM，自動編碼器，生成對抗網(wǎng)絡(luò)，小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
掌握技能：
（1）掌握TensorFlow、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)等深度學(xué)習(xí)算法；
（2）掌握自動編碼機(jī)，序列到序列網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)，孿生網(wǎng)絡(luò)等基本應(yīng)用；
（3）掌握深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，并根據(jù)不同項(xiàng)目選擇不同的技術(shù)解決方案；
（4）掌握小樣本技術(shù)，及與深度學(xué)習(xí)融合的相關(guān)方法，為企業(yè)樣本不足情況提供解決方案。
第四階段：圖像處理技術(shù)
課程內(nèi)容：圖像基礎(chǔ)知識，圖像操作及運(yùn)算，圖像幾何變換，圖像形態(tài)學(xué)，圖像輪廓，圖像統(tǒng)計(jì)學(xué)，圖像濾波，項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
掌握技能：
（1）掌握圖像處理技術(shù)相關(guān)基礎(chǔ)知識；
（2）掌握圖像降噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理的方法和技術(shù)應(yīng)用技巧；
（3）掌握圖像與前沿深度學(xué)習(xí)處理方法的結(jié)合方法；
（4）掌握前沿深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測、模式識別等主要應(yīng)用。
三、如何使用爬蟲做一個網(wǎng)站？
做法：傳統(tǒng)爬蟲從一個或若干初始網(wǎng)頁的URL開始，獲得初始網(wǎng)頁上的URL，在抓取網(wǎng)頁的過程中，不斷從當(dāng)前頁面上抽取新的URL放入隊(duì)列,直到滿足系統(tǒng)的一定停止條件。聚焦爬蟲的工作流程較為復(fù)雜，需要根據(jù)一定的網(wǎng)頁分析算法過濾與主題無關(guān)的鏈接，保留有用的鏈接并將其放入等待抓取的URL隊(duì)列。
然后，它將根據(jù)一定的搜索策略從隊(duì)列中選擇下一步要抓取的網(wǎng)頁URL，并重復(fù)上述過程，直到達(dá)到系統(tǒng)的某一條件時(shí)停止。另外，所有被爬蟲抓取的網(wǎng)頁將會被系統(tǒng)存貯，進(jìn)行一定的分析、過濾，并建立索引，以便之后的查詢和檢索；對于聚焦爬蟲來說，這一過程所得到的分析結(jié)果還可能對以后的抓取過程給出反饋和指導(dǎo)。
網(wǎng)絡(luò)爬蟲（又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛，網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人，在FOAF社區(qū)中間，更經(jīng)常被稱為網(wǎng)頁追逐者），是一種按照一定的規(guī)則，自動的抓取萬維網(wǎng)信息的程序或者腳本，已被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。搜索引擎使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取Web網(wǎng)頁、文檔甚至圖片、音頻、視頻等資源，通過相應(yīng)的索引技術(shù)組織這些信息，提供給搜索用戶進(jìn)行查詢。
四、storm好像比Hadoop好用多了，現(xiàn)在有哪些平臺在用
在Storm開源之前，由于Hadoop的數(shù)據(jù)處理能力，讓整個業(yè)界為之瘋狂。不過，Hadoop的缺點(diǎn)也逐漸暴露，運(yùn)行起來延遲、緩慢，程序復(fù)雜。有需求自然就有創(chuàng)造，在業(yè)界不斷探尋更高效的計(jì)算系統(tǒng)時(shí)，Storm橫空出世。
Storm是一個分布式的、容錯的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，可用于：實(shí)時(shí)分析、在線機(jī)器學(xué)習(xí)、連續(xù)計(jì)算?？焖倏煽?、運(yùn)維簡單、高度容錯、無數(shù)據(jù)丟失、多語言等等，這些優(yōu)點(diǎn)足以讓業(yè)內(nèi)雀躍。
目前，storm被廣泛應(yīng)用于實(shí)時(shí)分析，那么國內(nèi)哪家公司將storm運(yùn)用的比較好呢？
一．分析更快速
基于Storm實(shí)時(shí)框架進(jìn)行二次開發(fā)，布爾財(cái)經(jīng)實(shí)現(xiàn)了適合產(chǎn)品級推薦引擎的實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)，保證每步分析在50ms內(nèi)完成，單篇文章抓取結(jié)束后在秒級以內(nèi)即可完成全部分析、并實(shí)現(xiàn)個性化推薦，推送到適合的人群面前。
布爾財(cái)經(jīng)結(jié)合大數(shù)據(jù)的實(shí)施流式框架，這種增量學(xué)習(xí)可以在毫秒級別完成，相比其他使用推薦引擎的競爭對手還處在日級別的更新速度，有了數(shù)量級上的絕對優(yōu)勢。
二．分析更全面
在storm框架基礎(chǔ)上，布爾財(cái)經(jīng)進(jìn)行了更精細(xì)的擴(kuò)展?？梢钥吹?，布爾財(cái)經(jīng)APP上每一篇文章后都有相關(guān)股票、個股熱度、情感傾向等模塊。用戶在閱讀完每一篇文章后，無須過多操作，就能獲取更多準(zhǔn)確信息。也就是說，較其他軟件，布爾財(cái)經(jīng)的用戶在相同時(shí)間內(nèi)獲取最快最多最全的資訊。
三．與NLP語義模型完美結(jié)合
布爾財(cái)經(jīng)是昊讀數(shù)據(jù)基于十?dāng)?shù)年的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)&NLP數(shù)據(jù)、算法積累所研發(fā)出的專業(yè)投資工具。將NLP語義模型應(yīng)用在storm上的研發(fā)公司，在量化投資界，也算是屈指可數(shù)，布爾財(cái)經(jīng)正是該模式的領(lǐng)航者。
而NLP中的多因子模型類型更全、維度更廣。二者的完美結(jié)合讓投資者能夠在布爾財(cái)經(jīng)獲取更快、更準(zhǔn)、更真實(shí)的數(shù)據(jù)。
