白話大數據和機器學習

『壹』 真傳X里的人工智慧專家高揚是誰

人工智慧專來家，現為某創自業公司首席數據科學家。前歡聚時代資深大數據專家，負責歡聚時代直播部深度學習落地相關的研究。曾任金山軟體西山居大數據架構師。有多年伺服器端開發經驗，多年大數據架構設計與數據分析、處理經驗。擅長傳統機器學習、深度學習、數據建模、關系型資料庫應用以及大數據框架等的應用。著有《白話大數據與機器學習》、《白話深度學習與TensorFlow》、《數據科學家養成手冊》等書籍；有豐富的分享與教學經驗，擅長用淺顯易懂的方式傳授晦澀的技術技能。曾開有《深度學習，從入門到精通實戰》系列專業課程，廣受學生好評。望採納

『貳』 關於大數據和機器智能的基礎概念

大數據和人工智慧一直是炒作和討論的熱點，但具體什麼是大數據？怎麼樣才算機器有了智能？是不是數據量大了就是大數據？根據預定好的規則生成特定的結果就是智能了？

所謂機器智能通俗講就是機器（更多時候指計算機）能夠做只有人才能做的事。如何判斷一個機器有智能呢？1950年圖靈博士提出了測試的方法，即圖靈測試-----讓機器和人同時隱藏起來回答問題，若提問者分辨不出是機器在回答還是人在回答，那麼機器就有了智能。

沿著圖靈測試，計算機科學家們認為如果計算機能做下面的幾件事，就算有了智能：

1.語音識別：這就好像人能夠聽懂語言

2.機器翻譯：這就好像人能夠看懂文字

3.文本的自動摘要或寫作：這就好像只有人才懂得抓重點和組合出有意義的段落、文章

4.戰勝人類的國際象棋冠軍：但其實象棋這種封閉式規則的事情，計算機能夠比人更勝任是很正常的。因為計算機可以快速計算和判斷最好的走法且不受情緒等環境的影響。所以個人不認為這個能代表計算機有了智能

5.自動回答問題：這就好像人可以理解語言並根據理解給出答案

一直以來，科學家們在讓機器有智能上，更多的努力放在怎麼樣讓機器跟人一樣的思考，史稱機器智能1.0鳥飛派（傳統機器智能方法）----讓機器像人一樣的思考來獲得智能。但是收效並不客觀，經過20幾年的發展，這種方法遇到了很大瓶頸。

直到1970賈里尼克用通信的思路解決這個問題：建立數學模型，並通過機器學習不斷訓練模型。至此開創了數據驅動的方法來解決智能的問題。賈里尼克開創的採用統計方法的語音識別系統較傳統的語音識別方法識別率從70%提高到了90%，使得語音識別從實驗室的研究走向了實際的應用。

那麼傳統的方法和賈里尼克的方法分別是如何實現語音識別的呢？

傳統的方法是：整理語法與語義形成規則，當一句話輸入時，計算機就根據語法和語義去匹配來識別語音。這就好像我們學英語，要懂得讀音、單詞的意義、語法，才能懂得一句話。

賈里尼克的方法是：用馬爾科夫模型來描述信源和信道，模型中有很多參數，然後用數據來訓練最佳的參數取值，最後得到最佳的效果（具體參數是什麼？是怎樣訓練的？訓練後怎樣轉換等涉及的知識很多，不詳述）。

可以看到，數據驅動的方法完全拋棄了傳統基於像人一樣的做法，完全依賴於模型和對模型的訓練（訓練模型的過程就是機器學習的過程）。

從上文可以看到，數據驅動實現智能的方法對機器學習的依賴，而機器學習效果的好壞依賴於可供學習的數據。

雖然賈里尼克開創了新的實現智能的方法，但是在很多領域，由於積累的數據量不足以支撐訓練的需要，因此機器智能的發展並沒有很大的提高。比如機器翻譯，直到20世紀90年代互聯網的興起，准確性才不斷提高，這是因為互聯網積累了大量的可供訓練的翻譯數據，使得可以不斷通過機器學習修正模型。

大數據促進機器智能的發展是因為大數據多維度、完備的特徵。多維度、完備的數據，可以讓計算機學習到所有情況，進而處理問題時，可以處理所有場景。比如機器翻譯，大數據包含了所有可能的語句翻譯，這讓計算機可以學習到所有可能的翻譯情況，當需要翻譯的時候，只要將結果匹配出來就可以了。

說起大數據，大家都知道它的3v特徵：vast、variety、velocity

首先理解後面兩個特徵：

1.variety：多樣：多樣性指的是數據包含了不同的方面。比如描述一個人的數據，多樣性意味著，能描述這個人從長相、生活、精神等等各個方面。有了不同的方面，意味著可以將數據抽象成不同的維度，然後把不同的維度隨意組合聯系起來，這樣就可以得到單個角度看得不到的結果。

2.velocity：完備：完備性指的是數據覆蓋了全部的可能性。而不像統計學上只能通過樣本來預測全部，大數據本身就是全集。

有了前兩個特徵就不難理解vast大量的特徵了：覆蓋所有維度、包含全部可能性的數據集合起來當然數據量就很大了。

這三個特點對大數據可以說是缺一不可，缺少任何一個，都無法發揮大數據的威力，也無法讓大數據促進機器智能的實現。

1.數據的產生：1.全球數字化程度不斷提高，使得很多數據實現了電子化（比如紙質的辦公轉為電腦辦公）；數字化使得各種信息系統不斷被開發使用和復雜程度越來越高，系統的運行無時無刻不在產生數據。2.感測器技術的大量應用和普及，包括商品上的rfid晶元、交通感測器、穿戴設備等。3.將非數字化的內容數字化，如將紙質書籍轉換成電子書。4.互聯網2.0的發展使得每個人每天都在產生數據，發的朋友圈、文章、評論等。

2.數據的存儲：數據的產生渠道越來越多，數據量也就越來越大，摩爾定律指導下的半導體產業的發展使得存儲器的容量不斷增長、價格不斷降低，這使得將這么多的數據存儲可以以低成本存儲下來。

3.數據的讀取：如果把大量的數據存儲下來，但是計算機的處理（單說輸入輸出）速度跟不上，也無法使用這些數據，固態硬碟容量變大、成本降低使得使用這么多數據成為可能。

4.數據的傳輸：數據從各個產生端（如感測器）生成後，如何傳輸到存儲器（如伺服器）上存儲起來，第四代lte和WiFi的發展使得傳輸不再是問題。

5.數據的處理：如何分析使用這么大量的數據，就需要處理能力很高的處理器，雖然處理器的性能遵循摩爾定律，每18個月翻一番，但數據產生的速度遠遠超過處理器性能的提升。因此無法用單一處理器處理大數據。並行計算技術的出現解決了這一問題（但並行技術本身又受到交換機、網路速度等條件的限制，2002年Google等公司在解決這些問題上取的了很大進展，使得雲計算開始興起）

數據產生、存儲、處理技術的進步和發展，使得使用大數據成為可能，當條件成熟時，大數據自然而然就出現和發展起來了。

是不是有了大數據就能毫無問題地實現機器智能了？顯然要實現機器智能，要有完備的數據、要能夠處理完備的數據。雖然數據存儲、處理的技術在不斷發展，但是在實際應用的過程中，仍然還有很大的局限性，這些技術條件是不可逾越的條件：

1.大數據的收集：關鍵在於如何獲得完備、多樣的全集數據？尤其是一些不常見場景的數據如何獲取到？

2.數據存儲：關鍵在於數據量的增長大於存儲器的增長、以及用什麼樣的結構存儲才便於讀取和使用？（那麼多的維度如何抽象呢？如何檢索呢？）

3.數據共享：大數據的完備性，使得單獨的公司很難收集到所有的數據，這就要求將不同公司收集的數據集合起來使用（比如從事電商的公司有購買方面的數據、從事出行方面的公司有出行方面的數據，但沒有一個公司能夠同時收集到這兩方面的數據）。不同的公司存儲、使用數據的方式不一致，當要集合起來的時候如何統一數據格式來實現共享和共用呢？

4.並行計算：一些特殊的場景無法並行計算，這導致整個計算的最終結果需要等待特殊情況的處理；不同計算器的計算效率不同，整個任務處理由最慢的計算結果決定；因此並行計算並不是只是多加伺服器那麼簡單，還需要優化數據的存儲結構和整個計算的演算法過程。

5.數據挖掘：雜亂超大量的數據無法直接使用，需要先進行清洗和格式化處理，當數據量達到一定量級時，這一步變得並不容易；尤其是雜訊高時，清洗處理的結果直接影響了應用的有效性；數據量大、學習模型復雜，使得機器學習的過程變得很漫長，對並行計算的要求也越高。

所以，當再次聽到AI、大數據的時候，是不是就能夠判斷是真智能還是假智能,是真大數據還是假大數據了。

『叄』 請問大數據、機器學習、NLP、數據挖掘都有什麼區別和聯系

無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智慧和機器學習都正在慢慢取代我們作為現代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智慧也將成為每個增長業務的一部分，越來越多的人熟悉大數據，大數據分析和機器學習等技術術語，並使用它們來解決復雜的分析問題。

通過處理足夠的數據，公司可以使用大數據分析技術來發現，理解和分析資料庫中復雜的原始數據。機器學習是大數據分析的一部分，它使用演算法和統計信息來理解提取的數據。盡管大數據分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。本文章旨在探討大數據分析與機器學習之間的區別及其適用性。

了解大數據分析

設想一個場景，要求您使用技術並解決迫在眉睫的業務問題。你將從哪裡開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地了解如何解決問題。這就是大數據分析適合的地方!

大數據分析是對數據的廣泛研究。它用於通過演算法開發，數據推斷來分析和處理數據，以簡化復雜的分析問題並提取信息。大數據分析與機器學習之間的區別與聯系您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產品後，如何在YouTube或Netflix上觀看節目時在屏幕上彈出同一產品的多個廣告?這就是大數據分析為您所做的工作!簡而言之，大數據分析使用流式和原始格式的數據來產生業務價值。

大數據分析領域所需的技能

為了探索大數據分析的職業前景，這里有一些必需的技能：

數學專長

數據有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建數據產品和借出數據見解，必須具備數學方面的專業知識。

黑客技術專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們並不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識並找到解決方案，以為企業構建想法和產品。

『肆』 大數據和機器學習有什麼區別

簡單來說: 1)深度學習(Deep Learning)只是機器學習(Machine Learning)的一種類別,一個子內領域。機器學習 > 深度學習 2)大數據(Big Data)不是具容體的........

『伍』 大數據分析與機器學習之間的區別與聯系

無論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智慧和機器學習都正在慢慢取代我們作為現代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智慧也將成為每個增長業務的一部分，越來越多的人熟悉大數據，大數據分析和機器學習等技術術語，並使用它們來解決復雜的分析問題。

通過處理足夠的數據，公司可以使用大數據分析技術來發現，理解和分析資料庫中復雜的原始數據。機器學習是大數據分析的一部分，它使用演算法和統計信息來理解提取的數據。盡管大數據分析和機器學習在功能和目的上都不同，但是您可能經常將二者混淆為同一技術的一部分。本文章旨在探討大數據分析與機器學習之間的區別及其適用性。

了解大數據分析

設想一個場景，要求您使用技術並解決迫在眉睫的業務問題。你將從哪裡開始?您可能首先要確定問題，以便更清晰地了解如何解決問題。這就是大數據分析適合的地方!

大數據分析是對數據的廣泛研究。它用於通過演算法開發，數據推斷來分析和處理數據，以簡化復雜的分析問題並提取信息。您是否注意到在Amazon上觀看某個特定產品後，如何在YouTube或Netflix上觀看節目時在屏幕上彈出同一產品的多個廣告?這就是大數據分析為您所做的工作!簡而言之，大數據分析使用流式和原始格式的數據來產生業務價值。

大數據分析領域所需的技能

為了探索大數據分析的職業前景，這里有一些必需的技能：

數學專長

數據有多個方面，包括相關性，紋理和維度，需要以數學或統計方式表示。為了構建數據產品和借出數據見解，必須具備數學方面的專業知識。

黑客技術專長

呼吸!通過黑客攻擊，我們並不是要闖入某人的計算機。從本質上講，這意味著您需要發揮自己的才智和創造力來操縱技術知識並找到解決方案，以為企業構建想法和產品。

強大的戰略或商業頭腦

精通戰術業務是任何大數據分析家的關鍵技能。必須有能力處理數據，才能切實地提供解決方案或對復雜問題和上述問題的解決方案提供更具凝聚力的敘述。

了解機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支，它使計算機可以通過任何人工干預從經驗中自動學習。機器學習的整個概念圍繞著在沒有人為干擾的情況下確定障礙物的答案而開始，這始於從示例或直接經驗中了解數據，分析數據模式並根據推論做出更好的決策。

當存在大量數據和變數而不使用現有演算法時，它最適合用於解決問題。例如，Google傾向於優化搜索結果，並彈出與您的品味或您以前訪問過的網站類似的產品的廣告。它研究用戶的行為並相應顯示結果。

機器學習所需的技能

對機器學習領域感興趣的專業人員需要具備以下技能：

概率統計專業知識

對演算法的深刻理解，從數據中得出推斷並建立預測模型的專業知識概率，使用統計數據來理解p值和解決混淆矩陣在機器學習領域至關重要。

編程語言知識

沒有編程語言的機器學習就像是空洞的杯子!對諸如C ++，Python，Java，R等編程語言的廣泛了解至關重要。

數據建模和評估技能

如果不評估給定的數據模型，任何機器學習過程都是不完整的。要精通機器學習，專業人員需要了解數據建模的工作原理，對於給定錯誤適用的准確度度量標准，並且還應具有有效的評估策略。

額外的技能

除了這些技能之外，與最新的開發工具，演算法和理論保持同步也可以派上用場。在Google Big Table，Google File System，Google Map-Rece上閱讀論文可能會很有用。

結論

機器學習是大數據分析的組成部分。大數據分析作為一個整體，包括大數據，數據學習，統計信息等等。機器學習涉及使用編程和計算演算法來得出結論，而大數據分析則使用數字和統計來得出結果。

對於更多以數據為驅動力的公司，轉向大數據分析是提高業務水平和爭取更好的投資回報的秘訣。另一方面，在今天，機器學習至關重要，因為它可以通過將機器分解為零來解決復雜而復雜的計算問題。

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『陸』 大數據，數據挖掘，機器學習三者什麼區別和聯系

1、大數據就是許多數據的聚合；
2、數據挖掘就是把這些數據的價值發掘出來，比如說你內有過去10年的氣容象數據，通過數據挖掘，你幾乎可以預測明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的；
3、機器學習嘛說到底它是人工智慧的核心啦，你要對大數據進行發掘，靠你人工肯定是做不來的，那就得靠機器，你通過一個模型，讓計算機按照你的模型去執行，那就是機器學習啦。

『柒』 大數據和機器學習有什麼區別

大數據就是許多數據的抄聚合；

數據挖掘就是把這些數據的價值發掘出來，比如說你有過去10年的氣象數據，通過數據挖掘，你幾乎可以預測明天的天氣是怎麼樣的，有較大概率是正確的；
機器學習嘛說到底它是人工智慧的核心啦，你要對大數據進行發掘，靠你人工肯定是做不來的，那就得靠機器，你通過一個模型，讓計算機按照你的模型去執行，那就是機器學習啦。

『捌』 最全解析一：大數據和機器學習有什麼區別

大數據本質上只是查詢一下資料庫，如果資料庫中沒有，計算機再先進也無回法計算出來答。
機器學習是說電腦有學習功能，並不一定要連資料庫。阿爾法狗，包括早期的深藍，和人下棋時是斷網的，靠機器學習來學習人的下法，再找出不同的解法。

『玖』 白話大數據與機器學習 怎麼樣 知乎

趨勢一：數據的資源化
何為資源化，是指大數據成為企業和社會關注的重版要戰略資源，並已成為大家爭權相搶奪的新焦點。因而，企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃，搶占市場先機。
趨勢二：與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理，雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備，是產生大數據的平台之一。自2013年開始，大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合，預計未來兩者關系將更為密切。除此之外，物聯網、移動互聯網等新興計算形態，也將一齊助力大數據革命，讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三：科學理論的突破
隨著大數據的快速發展，就像計算機和互聯網一樣，大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術，可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論，實現科學技術上的突破。
趨勢四：數據科學和數據聯盟的成立
未來，數據科學將成為一門專門的學科，被越來越多的人所認知。各大高校將設立專門的數據科學類專業，也會催生一批與之相關的新的就業崗位。與此同時，基於數據這個基礎平台，也將建立起跨領域的數據共享平台，之後，數據共享將擴展到企業層面，並且成為未來產業的核心一環。

『拾』 大數據學習的關鍵技術是什麼

1、機器學習：

機器學習是大數據處理承上啟下的要害技能，機器學習往上是深度學習、人工智慧，機器學習往下是數據發掘和計算學習。中心方針是經過函數映射、數據訓練、最優化求解、模型評價等一系列演算法完成讓計算機擁有對數據進行自動分類和猜測的功用。 大數據處理要智能化，機器學習是中心的中心。

2、數據發掘：

數據發掘中心技能來自於機器學習領域，數據發掘的提法比機器學習要早，應用規模要廣，數據發掘和機器學習是大數據剖析的中心技能，互為支撐，為大數據處理提供相關模型和演算法，而模型和演算法是大數據處理的要害。

3、人工智慧：

AI的終極方針是機器智能化擬人化，機器能完成和人一樣的作業，能夠處理種種復雜的問題。

人工智慧與機器學習的聯系，兩者的適當一部分技能、演算法都是重合的，深度學習在計算機視覺和棋牌走步等領域取得了巨大的成功，但深度學習在現階段還不能完成類腦計算，最多達到仿生層面，情感，回憶，認知，經驗等人類獨有能力機器在短期難以達到。

4、其它大數據處理根底技能：

大數據根底技能包括計算機科學相關如編程、機器學習的理論根底、商業剖析與理解、數據管理等。這些理論與技能是為大數據的根底管理、機器學習和應用決議計劃等多個方面服務的。

關於大數據學習的關鍵技術是什麼，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。