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大数据和深度学习哪个好?
深度学习的缺点：只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能够对数据的规律进行无偏差的估计。为了达到很好的精度，需要大数据支撑。由于深度学习中图模型的复杂化导致算法的时间复杂度急剧提升，为了保证算法的实时性，需要更高的并行编程技巧和更多更好的硬件支持。
如果你对数学、统计学和编程比较感兴趣，并且喜欢通过分析海量数据来发现商业价值或解决实际问题，那么大数据可能更适合你。目前各行各业都在积极应用大数据技术进行业务优化和创新。如果你对机器智能、深度学习等人工智能领域比较感兴趣，并且希望通过构建模型实现决策或者开发智能产品，则可以选择AI方向。
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