4、大数据时代的机器学习

大数据时代的机器学习

在当今的科技领域，机器学习正以前所未有的速度发展，而大数据则是推动这一发展的关键力量。本文将深入探讨大数据与机器学习的相关知识，包括大数据的定义、来源，以及统计学在机器学习中的作用等内容。

机器学习基础

计算机通过各种算法的应用程序来管理数据。算法是对给定数据集执行的一组系统操作，本质上是一个过程。四个基本的数据操作是创建（Create）、读取（Read）、更新（Update）和删除（Delete），即CRUD。这些操作看似简单，但却是使用计算机进行一切操作的基础。

随着数据集的增大，计算机可以利用应用程序中的算法执行更多工作。大数据的使用使计算机能够基于模式识别以非确定性的方式执行任务。算法决定了机器如何解释大数据，用于机器学习的算法会影响学习过程的结果。

要创建一个能够学习的计算机系统，需要一个足够大的数据集，以便算法能够以允许模式识别的方式进行管理，并且这种模式识别需要使用一个简单的子集来对整个数据集进行预测（统计分析）。

大数据的定义

大数据与普通的大型数据库有很大不同。它不仅意味着大量的数据，还包含复杂性和深度的概念。一个大数据源能够详细描述某些事物，从而可以利用这些数据解决常规编程难以解决的问题。

以谷歌的自动驾驶汽车为例，汽车不仅要考虑硬件的机械原理和空间位置，还要考虑人类决策、道路状况、环境条件以及其他车辆的影响。这就是为什么目前道路上还没有大量自动驾驶汽车的原因。自动驾驶汽车的数据来源包含许多变量，传统编程虽然可以处理这些数据，但无法实时完成。因此，数据处理必须及时，以确保汽车能够避免碰撞。

大数据的获取也具有挑战性。不仅要考虑数据集的规