基于大数据技术的机器学习算法研究探讨

陈振宇

摘要：随着现代科学技术的不断发展进步，我国的大数据技术取得了显著的发展效果。同时，大数据技术也充分运用到了各个领域和行业中，推动了相关行业的改革发展。为了促进人工智能的发展，需要充分利用大数据技术，而机器学習是人工智能中的一部分，所以就可以在大数据技术的基础上进行机器学习，加强对算法方面的研究分析。因此，本文对机器学习内涵进行了初步的分析，从而也进一步探究了基于大数据进行机器学习的几种应用。通过将大数据技术进行充分应用，可以对各种数据进行收集和统计分析，将大数据系统引入到机器学习中，能够有效进行大数据计算，提高机器学习的深度和广度。

关键词：大数据技术;机器学习;算法

数据分析是建立在统计学的基础上的，最开始的时候统计学普遍用于大规模的数据分析处理中。人工智能可以利用计算机等进行一些功能性的操作，能够有效地展现出人类的智慧。机器学习是人工智能中的一部分，其主要目标就是为了让机器能够不进行编程，就可以自动学习，并且解决特定对象的问题。大数据分析和机器学习之间的关系是非常紧密的，在相关领域中将这些技术进行充分应用，能够实现独特的功能。大数据处理分析与机器学习技术进行有效的结合与运用，能够解决现实生活中在各个领域的同一性质问题。

一、机器学习分析

在现代社会中，科学技术不断发展，诞生了人工智能，因此也出现了机器学习。机器学习作为人工智能中的重要内容，其中的内涵是非常丰富的，需要将多个领域以及学科进行交叉与融合。机器学习能够充分利用自我学习算法，对人类的学习行为进行模拟，或者将人类的学习行为全面地展示出来。在机器学习中，可以通过自我学习算法，对原本的知识结构进行重组，从而获取到新的知识，认识到更多新的性能。机器学习能够用机器来模拟人类的学习活动，对现有的各种知识进行理解，并且掌握到新的知识和技能。随着机器学习的不断发展，其中所涉及到的数据量变得越来越大，以往所设置的单机计算机系统已经无法满足大量数据分析的需求，所以就诞生了云计算技术，在机器学习中进行了充分的应用和推广。

二、基于大数据技术的机器学习

（一）基于大数据技术的机器学习模型准确性提升

大数据分析主要就是将各种数据进行充分应用，机器学习就是描述方法，从许多的原始数据中寻找到具有价值的知识和规律。在进行机器学习的时候，需要从许多的数据中获取到有效的经验和提高与改善性能的方法，是利用大数据技术进行数据挖掘中所普遍使用的一种学习方法，才能够实现一定程度上的人工智能。大数据主要是对各种数据进行描述和分析，从数据的类型和数据量等各个角度，采取相应的方法对数据进行全面分析和描述。保障数据分析的一致性和资源调度等特点，才能够展现出大数据技术的作用和价值。通过对数据中的价值进行充分利用，就能够推动机器学习的开展。面对越来越庞大的数据，在机器学习模型建设的时候，为了提高模型建设的准确性，就需要使用到庞大的数据量。而数据量变得越来越大，也会使得模型更加复杂，计算机学习算法的计算时间复杂度变得越来越高，所以就需要使用到分布式计算和内存计算等大数据的关键技术。让大数据技术与机器学习相辅相成，相互推动。

（二）在机器学习中可以对更高级的数据进行分析

机器学习是具有较强实用价值的，可以对自学习数据进行充分的挖掘，采取相关措施进行数据分析处理，可以使用算法来解决相关的问题。一般情况下，没有设定相应的主体，主要是通过统计学习SVM等各种算法，所使用的主要工具是Hadoop，对相关数据进行计算，在计算的基础上，将结果进行全面分析，从而能够对未来发展趋势进行预测，将更高级别的数据进行有效的分析。

（三）机器学习分析数据中的关系，获得样本的规律

随着机器学习的不断发展和完善，已经在自动驾驶和语音识别等各个方面有着大量的应用。机器学习让计算机可以进行自主学习，通过相关的算法，对数据中的关系进行分析，从而掌握到相应的规律，对规律进行全面分析，就能够预测到新的样本。例如，在进行自动驾驶的时候，就需要相关系统能够对交通标志进行识别。所以就需要让机器学习算法来学习交通标志，所以就需要将大量的交通标志图片纳入到数据系统中，然后再通过机器学习中的深度学习的卷积神经网络进行图像识别训练，从而生成相应的模型。在进行自动驾驶的时候，就可以通过利用相应的模型，使用摄像头对交通标志进行反复验证和优化，就能够提高交通标志识别的精准度。

结语：总的来说，随着现代科学技术的不断改革发展，大数据技术在各个领域中得到了广泛的应用，通过将大数据分析技术融入到机器学习技术中，能够进行有效的智能控制，提供大量的个性化推荐等等。通过对原始的数据进行收集和转换，采取有效的方式进行处理，就能够将其转换为相关的信息作为后期进行决策的判断标准和依据。大数据技术和机器学习之间是具有较强关联性的，大数据分析处理可以将数据中隐藏的各种信息全面提取出来，有利于后期的决策和执行工作的开展。机器学习过程中，通过使用大数据技术进行理论分析，能够在应用过程中进行优化，让机器学习转变为大数据分析的重要技术。

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