深度学习和大数据具有共生关系，彼此增强对方的能力。 深度学习是机器学习的一个子集，它使用多层神经网络，依靠大型数据集来有效地训练模型。 大数据以高容量、高速度和多样性为特征，为这些模型学习复杂模式提供了所需的原始材料。 如果没有足够的数据，深度学习算法很难很好地泛化，通常会导致过度拟合或性能不佳。 例如，像卷积神经网络 (CNN) 这样的图像识别模型需要数百万张带标签的图像才能准确地区分物体。 大数据的规模使深度学习模型能够捕捉到细微的特征并提高准确性。
对大数据的需求源于深度学习模型本身的架构。 神经网络包含数百万甚至数十亿个参数，这些参数必须在训练期间进行调整。 这些参数会根据数据中的模式进行调整，而更大的数据集会降低模型记住噪声或异常值的风险。 例如，像 BERT 或 GPT 这样的自然语言处理 (NLP) 模型是在跨越书籍、文章和网站的大量文本语料库上训练的。 这种暴露使他们能够理解跨不同场景的上下文、语法和语义。 如果没有如此广泛的数据，这些模型将缺乏处理现实世界语言可变性所需的广度。 此外，大数据通常包括多种来源，例如传感器数据、用户交互或多媒体，这些数据有助于模型适应边缘情况并提高鲁棒性。
基础设施和工具也将深度学习和大数据联系在一起。 处理大型数据集需要像 Apache Spark 或 Hadoop 这样的分布式计算框架，这些框架可以有效地处理存储和并行处理。 在大数据上训练深度学习模型通常涉及 GPU 或 TPU 来加速计算，以及像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的支持分布式训练的框架。 例如，为像 Netflix 这样的平台训练推荐系统涉及分析 TB 级的用户观看历史和偏好。 大数据工具和深度学习框架的结合实现了可扩展、高效的模型训练。 然而，挑战依然存在，例如管理数据质量和计算成本。 数据增强、迁移学习和联邦学习等技术通过减少对原始数据量的依赖，同时仍然利用深度学习的优势来帮助缓解这些问题。