机器学习将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对机器学习的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

一、大数据环境下机器学习的研究现状

大数据的价值体现主要集中在数据的转向以及数据的信息处理能力等等。在产业发展的今天，大数据时代的到来，对数据的转换，数据的处理数据的存储等带来了更好的技术支持，产业升级和新产业诞生形成了一种推动力量，让大数据能够针对可发现事物的程序进行自动规划，实现人类用户以计算机信息之间的协调。另外现有的许多机器学习方法是建立在内存理论基础上的。大数据还无法装载进计算机内存的情况下，是无法进行诸多算法的处理的，因此应提出新的机器学习算法，以适应大数据处理的需要。大数据环境下的机器学习算法，依据一定的性能标准，对学习结果的重要程度可以予以忽视。采用分布式和并行计算的方式进行分治策略的实施，可以规避掉噪音数据和冗余带来的干扰，降低存储耗费，同时提高学习算法的运行效率。

随着大数据时代各行业对数据分析需求的持续增加，通过机器学习高效地获取知识，已逐渐成为当今机器学习技术发展的主要推动力。大数据时代的机器学习更强调“学习本身是手段"机器学习成为一种支持和服务技术。如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析，更高效地利用信息成为当前大数据环境下机器学习研究的主要方向。所以，机器学习越来越朝着智能数据分析的方向发展，并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。另外，在大数据时代，随着数据产生速度的持续加快，数据的体量有了前所未有的增长，而需要分析的新的数据种类也在不断涌现，如文本的理解、文本情感的分析、图像的检索和理解、图形和网络数据的分析等。使得大数据机器学习和数据挖掘等智能计算技术在大数据智能化分析处理应用中具有极其重要的作用。在2014年12月中国计算机学会(CCF)大数据专家委员会上通过数百位大数据相关领域学者和技术专家投票推选出的“2015年大数据十大热点技术与发展趋势”中，结合机器学习等智能计算技术的大数据分析技术被推选为大数据领域第一大研究热点和发展趋势。

二、机器学习为什么选择现成数据集

我们来谈谈现成数据集的优点：

1.合规性。客户和监管当局对数据安全的要求越来越高，这就使企业使用内部数据越来越难。一些企业在工作中自然可以访问大量数据，但这并不意味着他们能将这些数据用于ML模型，尤其是这样做可能会侵犯客户隐私。

2.减少偏见。随着企业认识到减少模型偏见的重要性，构建负责任的AI成为前所未有的热点话题。企业依赖内部数据时，很难发现和减少偏见。但使用现成数据集，您就可以研究数据来源，了解数据在创建时是否已纳入偏见检查。受信任的数据提供商将能提供多样化、高质量的数据集。

3.加快进入市场。收集和准备数据非常耗时，在项目工作中，数据科学家的大部分时间都投入其中。利用现成数据集，大部分工作已经完成(尽管显然您需要自己检查数据集的质量)。在一个速度至关重要的行业，这样做将能加快进入市场。

4.具成本效益。聚合、审查和准备内部数据的过程可能代价高昂。许多现成的在线数据集可免费或低价获得。如果您的AI预算不是很高，利用现成数据集可能是正确的选择。

现成数据集的种种优点能帮助解决AI开发中的许多常见问题。在ML模型实现中，使用现成数据集无疑是可以考虑的一项有益策略。

以上就是小编这次想要和大家分享的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。