人工智能論文：機器學習與大數(shù)據(jù)(文件)
【正文】 wing in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don39。隨著產(chǎn)業(yè)界數(shù)據(jù)量的爆炸式增長，大數(shù)據(jù)概念受到越來越多的關注。大數(shù)據(jù)正在給數(shù)據(jù)密集型企業(yè)帶來豐厚的利潤，大數(shù)據(jù)是現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)升級與新產(chǎn)業(yè)誕生的保障。例如學習與問題求解結合進行、知識表達便于學習的觀點產(chǎn)生了通用智能系統(tǒng)SOAR的組塊學習。[[] 蔡自興，[M]..]隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,大數(shù)據(jù)逐漸成為學術界和產(chǎn)業(yè)界的熱點、國際數(shù)據(jù)公司定義了大數(shù)據(jù)的四大特征：海量的數(shù)據(jù)規(guī)模（vast）、快速的數(shù)據(jù)流轉和動態(tài)的數(shù)據(jù)體系（velocity）、多樣的數(shù)據(jù)類型（variety）和巨大的數(shù)據(jù)價值（value）。[[] 百度百科.]在很多領域，如互聯(lián)網(wǎng)和金融領域，訓練實例的數(shù)量是非常大的，每天匯合幾十億事件的數(shù)據(jù)集是很常見的。重視數(shù)據(jù)資源的搜集、挖掘、分享與利用，成為當務之急。許多情況下，機器學習是大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的最佳投資回報。[[] James [J].20140324.]自動化是深入了解日志數(shù)據(jù)的關鍵，因為日志數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)領域里成規(guī)模分布。利用相關性與其它現(xiàn)有模式為機器學習機制構建先驗性監(jiān)督方案才是正確的處理方式。一是研究學習機制，注重探索、模擬人的學習機制；二是研究如何有效利用信息，注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。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)絡數(shù)據(jù)的分析等，機器學習研究領域涌現(xiàn)了很多新的研究方向，很多新的機器學習方法被提出并得到了廣泛應用。參考文獻。新的大數(shù)據(jù)時代的到來意味著處理大數(shù)據(jù)的工作將有一套新的方式，也就是機器學習與大數(shù)據(jù)分析的緊密關系，在人工智能領域嶄露
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