機器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)情況以及信息有所認識和了解，詳細內(nèi)容如下。

一、大數(shù)據(jù)環(huán)境下機器學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀

大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)主要集中在數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)向以及數(shù)據(jù)的信息處理能力等等。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)時代的到來，對數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)的存儲等帶來了更好的技術(shù)支持，產(chǎn)業(yè)升級和新產(chǎn)業(yè)誕生形成了一種推動力量，讓大數(shù)據(jù)能夠針對可發(fā)現(xiàn)事物的程序進行自動規(guī)劃，實現(xiàn)人類用戶以計算機信息之間的協(xié)調(diào)。另外現(xiàn)有的許多機器學(xué)習(xí)方法是建立在內(nèi)存理論基礎(chǔ)上的。大數(shù)據(jù)還無法裝載進計算機內(nèi)存的情況下，是無法進行諸多算法的處理的，因此應(yīng)提出新的機器學(xué)習(xí)算法，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的需要。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)一定的性能標(biāo)準(zhǔn)，對學(xué)習(xí)結(jié)果的重要程度可以予以忽視。采用分布式和并行計算的方式進行分治策略的實施，可以規(guī)避掉噪音數(shù)據(jù)和冗余帶來的干擾，降低存儲耗費，同時提高學(xué)習(xí)算法的運行效率。

隨著大數(shù)據(jù)時代各行業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加，通過機器學(xué)習(xí)高效地獲取知識，已逐漸成為當(dāng)今機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動力。大數(shù)據(jù)時代的機器學(xué)習(xí)更強調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段"機器學(xué)習(xí)成為一種支持和服務(wù)技術(shù)。如何基于機器學(xué)習(xí)對復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進行深層次的分析，更高效地利用信息成為當(dāng)前大數(shù)據(jù)環(huán)境下機器學(xué)習(xí)研究的主要方向。所以，機器學(xué)習(xí)越來越朝著智能數(shù)據(jù)分析的方向發(fā)展，并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個重要源泉。另外，在大數(shù)據(jù)時代，隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度的持續(xù)加快，數(shù)據(jù)的體量有了前所未有的增長，而需要分析的新的數(shù)據(jù)種類也在不斷涌現(xiàn)，如文本的理解、文本情感的分析、圖像的檢索和理解、圖形和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析等。使得大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等智能計算技術(shù)在大數(shù)據(jù)智能化分析處理應(yīng)用中具有極其重要的作用。在2014年12月中國計算機學(xué)會(CCF)大數(shù)據(jù)專家委員會上通過數(shù)百位大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者和技術(shù)專家投票推選出的“2015年大數(shù)據(jù)十大熱點技術(shù)與發(fā)展趨勢”中，結(jié)合機器學(xué)習(xí)等智能計算技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)被推選為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域第一大研究熱點和發(fā)展趨勢。

二、機器學(xué)習(xí)為什么選擇現(xiàn)成數(shù)據(jù)集

我們來談?wù)劕F(xiàn)成數(shù)據(jù)集的優(yōu)點：

1.合規(guī)性?？蛻艉捅O(jiān)管當(dāng)局對數(shù)據(jù)安全的要求越來越高，這就使企業(yè)使用內(nèi)部數(shù)據(jù)越來越難。一些企業(yè)在工作中自然可以訪問大量數(shù)據(jù)，但這并不意味著他們能將這些數(shù)據(jù)用于ML模型，尤其是這樣做可能會侵犯客戶隱私。

2.減少偏見。隨著企業(yè)認識到減少模型偏見的重要性，構(gòu)建負責(zé)任的AI成為前所未有的熱點話題。企業(yè)依賴內(nèi)部數(shù)據(jù)時，很難發(fā)現(xiàn)和減少偏見。但使用現(xiàn)成數(shù)據(jù)集，您就可以研究數(shù)據(jù)來源，了解數(shù)據(jù)在創(chuàng)建時是否已納入偏見檢查。受信任的數(shù)據(jù)提供商將能提供多樣化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

3.加快進入市場。收集和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)非常耗時，在項目工作中，數(shù)據(jù)科學(xué)家的大部分時間都投入其中。利用現(xiàn)成數(shù)據(jù)集，大部分工作已經(jīng)完成(盡管顯然您需要自己檢查數(shù)據(jù)集的質(zhì)量)。在一個速度至關(guān)重要的行業(yè)，這樣做將能加快進入市場。

4.具成本效益。聚合、審查和準(zhǔn)備內(nèi)部數(shù)據(jù)的過程可能代價高昂。許多現(xiàn)成的在線數(shù)據(jù)集可免費或低價獲得。如果您的AI預(yù)算不是很高，利用現(xiàn)成數(shù)據(jù)集可能是正確的選擇。

現(xiàn)成數(shù)據(jù)集的種種優(yōu)點能幫助解決AI開發(fā)中的許多常見問題。在ML模型實現(xiàn)中，使用現(xiàn)成數(shù)據(jù)集無疑是可以考慮的一項有益策略。

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