白话大数据和机器学习

『壹』 真传X里的人工智能专家高扬是谁

人工智能专来家，现为某创自业公司首席数据科学家。前欢聚时代资深大数据专家，负责欢聚时代直播部深度学习落地相关的研究。曾任金山软件西山居大数据架构师。有多年服务器端开发经验，多年大数据架构设计与数据分析、处理经验。擅长传统机器学习、深度学习、数据建模、关系型数据库应用以及大数据框架等的应用。著有《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与TensorFlow》、《数据科学家养成手册》等书籍；有丰富的分享与教学经验，擅长用浅显易懂的方式传授晦涩的技术技能。曾开有《深度学习，从入门到精通实战》系列专业课程，广受学生好评。望采纳

『贰』 关于大数据和机器智能的基础概念

大数据和人工智能一直是炒作和讨论的热点，但具体什么是大数据？怎么样才算机器有了智能？是不是数据量大了就是大数据？根据预定好的规则生成特定的结果就是智能了？

所谓机器智能通俗讲就是机器（更多时候指计算机）能够做只有人才能做的事。如何判断一个机器有智能呢？1950年图灵博士提出了测试的方法，即图灵测试-----让机器和人同时隐藏起来回答问题，若提问者分辨不出是机器在回答还是人在回答，那么机器就有了智能。

沿着图灵测试，计算机科学家们认为如果计算机能做下面的几件事，就算有了智能：

1.语音识别：这就好像人能够听懂语言

2.机器翻译：这就好像人能够看懂文字

3.文本的自动摘要或写作：这就好像只有人才懂得抓重点和组合出有意义的段落、文章

4.战胜人类的国际象棋冠军：但其实象棋这种封闭式规则的事情，计算机能够比人更胜任是很正常的。因为计算机可以快速计算和判断最好的走法且不受情绪等环境的影响。所以个人不认为这个能代表计算机有了智能

5.自动回答问题：这就好像人可以理解语言并根据理解给出答案

一直以来，科学家们在让机器有智能上，更多的努力放在怎么样让机器跟人一样的思考，史称机器智能1.0鸟飞派（传统机器智能方法）----让机器像人一样的思考来获得智能。但是收效并不客观，经过20几年的发展，这种方法遇到了很大瓶颈。

直到1970贾里尼克用通信的思路解决这个问题：建立数学模型，并通过机器学习不断训练模型。至此开创了数据驱动的方法来解决智能的问题。贾里尼克开创的采用统计方法的语音识别系统较传统的语音识别方法识别率从70%提高到了90%，使得语音识别从实验室的研究走向了实际的应用。

那么传统的方法和贾里尼克的方法分别是如何实现语音识别的呢？

传统的方法是：整理语法与语义形成规则，当一句话输入时，计算机就根据语法和语义去匹配来识别语音。这就好像我们学英语，要懂得读音、单词的意义、语法，才能懂得一句话。

贾里尼克的方法是：用马尔科夫模型来描述信源和信道，模型中有很多参数，然后用数据来训练最佳的参数取值，最后得到最佳的效果（具体参数是什么？是怎样训练的？训练后怎样转换等涉及的知识很多，不详述）。

可以看到，数据驱动的方法完全抛弃了传统基于像人一样的做法，完全依赖于模型和对模型的训练（训练模型的过程就是机器学习的过程）。

从上文可以看到，数据驱动实现智能的方法对机器学习的依赖，而机器学习效果的好坏依赖于可供学习的数据。

虽然贾里尼克开创了新的实现智能的方法，但是在很多领域，由于积累的数据量不足以支撑训练的需要，因此机器智能的发展并没有很大的提高。比如机器翻译，直到20世纪90年代互联网的兴起，准确性才不断提高，这是因为互联网积累了大量的可供训练的翻译数据，使得可以不断通过机器学习修正模型。

大数据促进机器智能的发展是因为大数据多维度、完备的特征。多维度、完备的数据，可以让计算机学习到所有情况，进而处理问题时，可以处理所有场景。比如机器翻译，大数据包含了所有可能的语句翻译，这让计算机可以学习到所有可能的翻译情况，当需要翻译的时候，只要将结果匹配出来就可以了。

说起大数据，大家都知道它的3v特征：vast、variety、velocity

首先理解后面两个特征：

1.variety：多样：多样性指的是数据包含了不同的方面。比如描述一个人的数据，多样性意味着，能描述这个人从长相、生活、精神等等各个方面。有了不同的方面，意味着可以将数据抽象成不同的维度，然后把不同的维度随意组合联系起来，这样就可以得到单个角度看得不到的结果。

2.velocity：完备：完备性指的是数据覆盖了全部的可能性。而不像统计学上只能通过样本来预测全部，大数据本身就是全集。

有了前两个特征就不难理解vast大量的特征了：覆盖所有维度、包含全部可能性的数据集合起来当然数据量就很大了。

这三个特点对大数据可以说是缺一不可，缺少任何一个，都无法发挥大数据的威力，也无法让大数据促进机器智能的实现。

1.数据的产生：1.全球数字化程度不断提高，使得很多数据实现了电子化（比如纸质的办公转为电脑办公）；数字化使得各种信息系统不断被开发使用和复杂程度越来越高，系统的运行无时无刻不在产生数据。2.传感器技术的大量应用和普及，包括商品上的rfid芯片、交通传感器、穿戴设备等。3.将非数字化的内容数字化，如将纸质书籍转换成电子书。4.互联网2.0的发展使得每个人每天都在产生数据，发的朋友圈、文章、评论等。

2.数据的存储：数据的产生渠道越来越多，数据量也就越来越大，摩尔定律指导下的半导体产业的发展使得存储器的容量不断增长、价格不断降低，这使得将这么多的数据存储可以以低成本存储下来。

3.数据的读取：如果把大量的数据存储下来，但是计算机的处理（单说输入输出）速度跟不上，也无法使用这些数据，固态硬盘容量变大、成本降低使得使用这么多数据成为可能。

4.数据的传输：数据从各个产生端（如传感器）生成后，如何传输到存储器（如服务器）上存储起来，第四代lte和WiFi的发展使得传输不再是问题。

5.数据的处理：如何分析使用这么大量的数据，就需要处理能力很高的处理器，虽然处理器的性能遵循摩尔定律，每18个月翻一番，但数据产生的速度远远超过处理器性能的提升。因此无法用单一处理器处理大数据。并行计算技术的出现解决了这一问题（但并行技术本身又受到交换机、网络速度等条件的限制，2002年Google等公司在解决这些问题上取的了很大进展，使得云计算开始兴起）

数据产生、存储、处理技术的进步和发展，使得使用大数据成为可能，当条件成熟时，大数据自然而然就出现和发展起来了。

是不是有了大数据就能毫无问题地实现机器智能了？显然要实现机器智能，要有完备的数据、要能够处理完备的数据。虽然数据存储、处理的技术在不断发展，但是在实际应用的过程中，仍然还有很大的局限性，这些技术条件是不可逾越的条件：

1.大数据的收集：关键在于如何获得完备、多样的全集数据？尤其是一些不常见场景的数据如何获取到？

2.数据存储：关键在于数据量的增长大于存储器的增长、以及用什么样的结构存储才便于读取和使用？（那么多的维度如何抽象呢？如何检索呢？）

3.数据共享：大数据的完备性，使得单独的公司很难收集到所有的数据，这就要求将不同公司收集的数据集合起来使用（比如从事电商的公司有购买方面的数据、从事出行方面的公司有出行方面的数据，但没有一个公司能够同时收集到这两方面的数据）。不同的公司存储、使用数据的方式不一致，当要集合起来的时候如何统一数据格式来实现共享和共用呢？

4.并行计算：一些特殊的场景无法并行计算，这导致整个计算的最终结果需要等待特殊情况的处理；不同计算器的计算效率不同，整个任务处理由最慢的计算结果决定；因此并行计算并不是只是多加服务器那么简单，还需要优化数据的存储结构和整个计算的算法过程。

5.数据挖掘：杂乱超大量的数据无法直接使用，需要先进行清洗和格式化处理，当数据量达到一定量级时，这一步变得并不容易；尤其是噪声高时，清洗处理的结果直接影响了应用的有效性；数据量大、学习模型复杂，使得机器学习的过程变得很漫长，对并行计算的要求也越高。

所以，当再次听到AI、大数据的时候，是不是就能够判断是真智能还是假智能,是真大数据还是假大数据了。

『叁』 请问大数据、机器学习、NLP、数据挖掘都有什么区别和联系

无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。

通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。

了解大数据分析

设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始?您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!

大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。大数据分析与机器学习之间的区别与联系您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上弹出同一产品的多个广告?这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。

大数据分析领域所需的技能

为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：

数学专长

数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。

黑客技术专长

呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来操纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。

『肆』 大数据和机器学习有什么区别

简单来说: 1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别,一个子内领域。机器学习 > 深度学习 2)大数据(Big Data)不是具容体的........

『伍』 大数据分析与机器学习之间的区别与联系

无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。

通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。

了解大数据分析

设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始?您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!

大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上弹出同一产品的多个广告?这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。

大数据分析领域所需的技能

为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：

数学专长

数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。

黑客技术专长

呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来操纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。

强大的战略或商业头脑

精通战术业务是任何大数据分析家的关键技能。必须有能力处理数据，才能切实地提供解决方案或对复杂问题和上述问题的解决方案提供更具凝聚力的叙述。

了解机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机可以通过任何人工干预从经验中自动学习。机器学习的整个概念围绕着在没有人为干扰的情况下确定障碍物的答案而开始，这始于从示例或直接经验中了解数据，分析数据模式并根据推论做出更好的决策。

当存在大量数据和变量而不使用现有算法时，它最适合用于解决问题。例如，Google倾向于优化搜索结果，并弹出与您的品味或您以前访问过的网站类似的产品的广告。它研究用户的行为并相应显示结果。

机器学习所需的技能

对机器学习领域感兴趣的专业人员需要具备以下技能：

概率统计专业知识

对算法的深刻理解，从数据中得出推断并建立预测模型的专业知识概率，使用统计数据来理解p值和解决混淆矩阵在机器学习领域至关重要。

编程语言知识

没有编程语言的机器学习就像是空洞的杯子!对诸如C ++，Python，Java，R等编程语言的广泛了解至关重要。

数据建模和评估技能

如果不评估给定的数据模型，任何机器学习过程都是不完整的。要精通机器学习，专业人员需要了解数据建模的工作原理，对于给定错误适用的准确度度量标准，并且还应具有有效的评估策略。

额外的技能

除了这些技能之外，与最新的开发工具，算法和理论保持同步也可以派上用场。在Google Big Table，Google File System，Google Map-Rece上阅读论文可能会很有用。

结论

机器学习是大数据分析的组成部分。大数据分析作为一个整体，包括大数据，数据学习，统计信息等等。机器学习涉及使用编程和计算算法来得出结论，而大数据分析则使用数字和统计来得出结果。

对于更多以数据为驱动力的公司，转向大数据分析是提高业务水平和争取更好的投资回报的秘诀。另一方面，在今天，机器学习至关重要，因为它可以通过将机器分解为零来解决复杂而复杂的计算问题。

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如何学习大数据分析

『陆』 大数据，数据挖掘，机器学习三者什么区别和联系

1、大数据就是许多数据的聚合；
2、数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你内有过去10年的气容象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的；
3、机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。

『柒』 大数据和机器学习有什么区别

大数据就是许多数据的抄聚合；

数据挖掘就是把这些数据的价值发掘出来，比如说你有过去10年的气象数据，通过数据挖掘，你几乎可以预测明天的天气是怎么样的，有较大概率是正确的；
机器学习嘛说到底它是人工智能的核心啦，你要对大数据进行发掘，靠你人工肯定是做不来的，那就得靠机器，你通过一个模型，让计算机按照你的模型去执行，那就是机器学习啦。

『捌』 最全解析一：大数据和机器学习有什么区别

大数据本质上只是查询一下数据库，如果数据库中没有，计算机再先进也无回法计算出来答。
机器学习是说电脑有学习功能，并不一定要连数据库。阿尔法狗，包括早期的深蓝，和人下棋时是断网的，靠机器学习来学习人的下法，再找出不同的解法。

『玖』 白话大数据与机器学习 怎么样 知乎

趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重版要战略资源，并已成为大家争权相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
趋势四：数据科学和数据联盟的成立
未来，数据科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。与此同时，基于数据这个基础平台，也将建立起跨领域的数据共享平台，之后，数据共享将扩展到企业层面，并且成为未来产业的核心一环。

『拾』 大数据学习的关键技术是什么

1、机器学习：

机器学习是大数据处理承上启下的要害技能，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据发掘和计算学习。中心方针是经过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评价等一系列算法完成让计算机拥有对数据进行自动分类和猜测的功用。 大数据处理要智能化，机器学习是中心的中心。

2、数据发掘：

数据发掘中心技能来自于机器学习领域，数据发掘的提法比机器学习要早，应用规模要广，数据发掘和机器学习是大数据剖析的中心技能，互为支撑，为大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的要害。

3、人工智能：

AI的终极方针是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的作业，能够处理种种复杂的问题。

人工智能与机器学习的联系，两者的适当一部分技能、算法都是重合的，深度学习在计算机视觉和棋牌走步等领域取得了巨大的成功，但深度学习在现阶段还不能完成类脑计算，最多达到仿生层面，情感，回忆，认知，经验等人类独有能力机器在短期难以达到。

4、其它大数据处理根底技能：

大数据根底技能包括计算机科学相关如编程、机器学习的理论根底、商业剖析与理解、数据管理等。这些理论与技能是为大数据的根底管理、机器学习和应用决议计划等多个方面服务的。

关于大数据学习的关键技术是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。