基于大數據技術的機器學習算法研究探討

陳振宇

摘要：隨著現代科學技術的不斷發展進步，我國的大數據技術取得了顯著的發展效果。同時，大數據技術也充分運用到了各個領域和行業中，推動了相關行業的改革發展。為了促進人工智能的發展，需要充分利用大數據技術，而機器學習是人工智能中的一部分，所以就可以在大數據技術的基礎上進行機器學習，加強對算法方面的研究分析。因此，本文對機器學習內涵進行了初步的分析，從而也進一步探究了基于大數據進行機器學習的幾種應用。通過將大數據技術進行充分應用，可以對各種數據進行收集和統計分析，將大數據系統引入到機器學習中，能夠有效進行大數據計算，提高機器學習的深度和廣度。

關鍵詞：大數據技術;機器學習;算法

數據分析是建立在統計學的基礎上的，最開始的時候統計學普遍用于大規模的數據分析處理中。人工智能可以利用計算機等進行一些功能性的操作，能夠有效地展現出人類的智慧。機器學習是人工智能中的一部分，其主要目標就是為了讓機器能夠不進行編程，就可以自動學習，并且解決特定對象的問題。大數據分析和機器學習之間的關系是非常緊密的，在相關領域中將這些技術進行充分應用，能夠實現獨特的功能。大數據處理分析與機器學習技術進行有效的結合與運用，能夠解決現實生活中在各個領域的同一性質問題。

一、機器學習分析

在現代社會中，科學技術不斷發展，誕生了人工智能，因此也出現了機器學習。機器學習作為人工智能中的重要內容，其中的內涵是非常豐富的，需要將多個領域以及學科進行交叉與融合。機器學習能夠充分利用自我學習算法，對人類的學習行為進行模擬，或者將人類的學習行為全面地展示出來。在機器學習中，可以通過自我學習算法，對原本的知識結構進行重組，從而獲取到新的知識，認識到更多新的性能。機器學習能夠用機器來模擬人類的學習活動，對現有的各種知識進行理解，并且掌握到新的知識和技能。隨著機器學習的不斷發展，其中所涉及到的數據量變得越來越大，以往所設置的單機計算機系統已經無法滿足大量數據分析的需求，所以就誕生了云計算技術，在機器學習中進行了充分的應用和推廣。

二、基于大數據技術的機器學習

（一）基于大數據技術的機器學習模型準確性提升

大數據分析主要就是將各種數據進行充分應用，機器學習就是描述方法，從許多的原始數據中尋找到具有價值的知識和規律。在進行機器學習的時候，需要從許多的數據中獲取到有效的經驗和提高與改善性能的方法，是利用大數據技術進行數據挖掘中所普遍使用的一種學習方法，才能夠實現一定程度上的人工智能。大數據主要是對各種數據進行描述和分析，從數據的類型和數據量等各個角度，采取相應的方法對數據進行全面分析和描述。保障數據分析的一致性和資源調度等特點，才能夠展現出大數據技術的作用和價值。通過對數據中的價值進行充分利用，就能夠推動機器學習的開展。面對越來越龐大的數據，在機器學習模型建設的時候，為了提高模型建設的準確性，就需要使用到龐大的數據量。而數據量變得越來越大，也會使得模型更加復雜，計算機學習算法的計算時間復雜度變得越來越高，所以就需要使用到分布式計算和內存計算等大數據的關鍵技術。讓大數據技術與機器學習相輔相成，相互推動。

（二）在機器學習中可以對更高級的數據進行分析

機器學習是具有較強實用價值的，可以對自學習數據進行充分的挖掘，采取相關措施進行數據分析處理，可以使用算法來解決相關的問題。一般情況下，沒有設定相應的主體，主要是通過統計學習SVM等各種算法，所使用的主要工具是Hadoop，對相關數據進行計算，在計算的基礎上，將結果進行全面分析，從而能夠對未來發展趨勢進行預測，將更高級別的數據進行有效的分析。

（三）機器學習分析數據中的關系，獲得樣本的規律

隨著機器學習的不斷發展和完善，已經在自動駕駛和語音識別等各個方面有著大量的應用。機器學習讓計算機可以進行自主學習，通過相關的算法，對數據中的關系進行分析，從而掌握到相應的規律，對規律進行全面分析，就能夠預測到新的樣本。例如，在進行自動駕駛的時候，就需要相關系統能夠對交通標志進行識別。所以就需要讓機器學習算法來學習交通標志，所以就需要將大量的交通標志圖片納入到數據系統中，然后再通過機器學習中的深度學習的卷積神經網絡進行圖像識別訓練，從而生成相應的模型。在進行自動駕駛的時候，就可以通過利用相應的模型，使用攝像頭對交通標志進行反復驗證和優化，就能夠提高交通標志識別的精準度。

結語：總的來說，隨著現代科學技術的不斷改革發展，大數據技術在各個領域中得到了廣泛的應用，通過將大數據分析技術融入到機器學習技術中，能夠進行有效的智能控制，提供大量的個性化推薦等等。通過對原始的數據進行收集和轉換，采取有效的方式進行處理，就能夠將其轉換為相關的信息作為后期進行決策的判斷標準和依據。大數據技術和機器學習之間是具有較強關聯性的，大數據分析處理可以將數據中隱藏的各種信息全面提取出來，有利于后期的決策和執行工作的開展。機器學習過程中，通過使用大數據技術進行理論分析，能夠在應用過程中進行優化，讓機器學習轉變為大數據分析的重要技術。

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