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“大数据”过时了吗？

发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1304

“大数据”并不是那么过时，最好说它还没有真正开始。只要摩尔定律仍然有效，每18个月的电子技术就会翻一番，那么大数据时代才能走上正轨。这是因为随着计算技术的不断进步和存储成本的不断降低，人们拥有越来越多的资金来收集更多数据以进行更细粒度的分析。但是，在传统的数据分析中，当数据量足够大时，分析结果将不再进一步优化。

举一个最简单的线性分类的例子，对于散布在平面上的一堆两个球（红球和蓝球），通过尽可能多地绘制一条直线来分离两种类型的球，然后将它们放入新的。球（可能被包裹起来），线的线条单独确定新球的颜色。很容易看出，由于我们分类的模型非常简单（只有一条直线），因此海量数据对于提高模型的准确性可能没有多大意义，这也是传统数据科学中遇到的问题。机器学习中遇到的主要瓶颈（数据科学分析的主要手段）也在这里，在这种情况下，更多的数据没有更大的意义。

深度学习使这个瓶颈成为一个突破。这种学习方法只是一个用于分析的多层，多计算运算符，因此可以构建足够复杂的模型来提高数据分析能力。这种方法也称为神经网络，因为每个操作员都像神经一样小并相互连接。当然，这门科学本身并没有仿生学的意义，但它只是一种神经。在这种学习方法下，更大量的数据通常会带来更高的精度，并且精度也可能从定量变为定性，因此数据科学家对数据的需求突然增加，大数据科学也随之而来成为。

深度学习的一个批评是，由于模型开始变得复杂，人们无法像直线一样容易地理解机器分类的标准规范。当存在理解的黑洞时，机器学习在某些人眼中变成巫术。例如，为了向模型提供一套好的论文和不太好的论文，在学习之后，机器可以得到新的论文。这些分数仅基于上面提供的材料，但机器无法提供详细信息。评级的原因，使得对结果的信任大大降低。然而，最近对深度学习算法的原理进行了解释，这可能是将深度学习从“巫术”转变为理论支持科学的过程中的一个步骤。无论如何，随着学习的快速发展，大数据应该只是拉开帷幕的一角，远离当下的全面到来。随着深度学习和人工智能的快速发展（后者通常基于前者），对数据的需求将越来越多，这可能是真正的“大数据时代”。

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