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岳麓讲坛

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3月23日,北京大学教授、中科院院士张平文做客岳麓讲坛——科学与创新论坛,以;大数据的模型与算法及其创新的主题,为我校师生解读了当下大数据领域最前沿的发展形势。
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张平文教授指出,大数据作为信息时代新阶段的产物,在计算机、集成电路、光线通信和互联网广泛使用的基础上,已经逐渐成为世界众多国家的重要发展战略目标。大数据,具有数量巨大、来源多样、生成极快且多变的特征,并且拥有超强的实现个性化、精准化服务的能力。随着大量传感器、手机等工具的普及和国家对大数据中的经济与社会价值的重视,中国逐渐涌现出一批如百度、阿里巴巴、腾讯等公司,并不逊于美国巨头企业。数据是大数据相关工作价值的源泉,那么数据到底在哪里呢?张平文教授认为,虽然数据分散且源头众多,但主要集中在政府、大企业和民众中,合法获取数据则需要与政府合作、向企业购买、互联网爬取搜集等。图片 3关于如何获得大数据价值这个问题,张教授提出;计算概念,即对数据进行挖掘和分析。他列举了大数据的计算中的两种方式——基于模型的计算和基于数据的计算。为了直观地解释两者的差异,张平文教授分别以牛顿万有引力定律和计算广告学为例,阐述了基于模型的计算简洁、机理清晰,而基于数据的计算需要足够多数据、及时有效的特征。他认为,牛顿模式的基于模型的计算虽然更深刻,但是探求其机理极为困难;基于数据的计算在很多时候准确性非常高。讲座中,张教授还特别提到了;深度学习的概念。相对于;机器学习是用机器从数据中找寻规律并解决问题,;深度学习则是模拟人的神经思维模式,不需要考虑太多的特征设计且具有某种程度上的通用性,但是其模型非常复杂,问题的处理需要大量的计算和存储资源。图片 4;计算是没有边界的。谈及大数据的未来,张教授以Alphago的诞生为例,指出大数据无论是在应用场景还是商业模式下都具有极大的潜力。除了互联网,大数据在交通、金融、环保等众多领域都有应用前景,可以满足政府、企业及社会民众丰富的需求。;大数据竞争的决定性因素在人才。针对当前创新创业的好时机,张教授鼓励同学们抓住机会,立志于科学研究,勇敢地站在时代潮流的前沿,开展各项创新事业。在创新创业之前,他还特别提醒在场的同学们学好专业知识,开展社会实践拓宽思路,培养良好的团队意识,为迎接大数据带来的机遇和挑战做好充分的准备。责任编辑:郑梅珍

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3月23日19点,岳麓讲坛——科学与创新专题讲座在综合楼108举行。北京大学数学科学学院教授,中国科学院院士,发展中国家科学院院士张平文教授做客岳麓讲坛,作了题为;大数据的模型与算法及其创新的精彩讲座。内容包括大数据的时代及相关概念、数据的预处理、大数据的模型与算法、大数据应用场景与商业模式、大数据人才培养和机遇与挑战六个方面。张平文通过各国大数据战略、当下中美实力的比拼、全球互联网二十强的分析,为大家解释了大数据的概念内涵、提出原因及强大之处。以及数据的预处理包含哪些流程。他详细阐述了大数据的模型与算法、应用场景与商业模式及人才培养。关于大数据的模型与算法,他以牛顿万有引力定律为例解释基于模型的计算:大数据计算流程示意图及在日食、彗星、航天等方面的广泛应用;他以计算广告学为例阐述了基于数据的计算,且已在金融预测、交通预测等方面取得成功。第谷通过观察行星的运动得到了一批数据;开普勒根据前者的数据总结出开普勒三定律;牛顿将开普勒的工作发展成为一套机理清晰的理论模型,可以有效指导后续研究工作。他指出基于模型的计算,就像是牛顿模式;基于数据的计算,就像是开普勒模式,牛顿更深刻,但探求机理通常极为困难;开普勒模式在很多时候,其准确性非常高。关于应用场景与商业模式,张平文以谷歌、腾讯、滴滴、OFO四家公司为例,通过分析他们各自的财务数据、盈利模式、大数据战术、未来的发展等指出各自的优势劣势。他总结道:在应用场景下,除互联网、交通外,大数据在金融、环保、能源、工业、教育、医疗等众多领域都有应用;为满足政府、企业及社会民众的需求为导向,应用场景很丰富;在商业模式下,大数据领域通常是赢者通吃,抢占行业第一位极为重要,直接赚钱不是大数据的关注重点,通过跨行业的交叉应用,来隐形地持续赚取利润才是重点。关于大数据人才培养方面,张平文说:;大数据竞争的决定性因素在人才。他以北京大学的学科设置的变动、北京大数据研究院和大数据分析与应用技术国家工程实验室的建立等为例、表示综合平台和理论和应用兼备的研究院的建立都开始推动大数据人才培养。大数据人才培养正在有序推进产业化。责任编辑:郑梅珍

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