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大數據學習的思維原理（機器懂人原理篇）
2019-01-15
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我們在上一篇文章中給大家介紹了很多大數據學習的思維原理，對于這些思維原理都是需要大家掌握的，在這篇文章中我們給大家講解一下機器懂人原理，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


首先我們給大家說說什么是機器懂人原理，機器懂人原理就是由人懂機器轉變為機器更懂人。這里說的不是讓人更懂機器，而是讓機器更懂人，或者說是能夠在使用者很笨的情況下，仍然可以使用機器。甚至不是讓人懂環境，而是讓我們的環境來懂我們，環境來適應人，某種程度上自然環境不能這樣講，但是在數字化環境中已經是這樣的一個趨勢，就是我們所在的生活世界，越來越趨向于它更適應于我們，更懂我們。這樣我們就能夠幫助我們使用好大數據。


而如果讓機器懂人，就需要讓機器具有學習的功能。人工智能已轉變為研究機器學習。大數據分析要求機器更智能，具有分析能力，機器即時學習變得更重要。機器學習就是指計算機利用經驗改善自身性能的行為。機器學習主要研究如何使用計算機模擬和實現人類獲取知識(學習)過程、創新、重構已有的知識，從而提升自身處理問題的能力，機器學習的最終目的是從數據中獲取知識。通過機器學習我們才真正能夠實現讓機器懂人。


就目前而言，我們需要知道大數據技術的核心，大數據技術的其中一個核心目標是要從體量巨大、結構繁多的數據中挖掘出隱蔽在背后的規律，從而使數據發揮最大化的價值。由計算機代替人去挖掘信息，獲取知識。從各種各樣的數據中快速獲取有價值信息的能力，就是大數據技術。大數據機器分析中，半監督學習、集成學習、概率模型等技術尤為重要。我們在進行大數據工作的時候還是要注意這些的。


在此需要注意的是，用機器更懂人的思維方式思考問題、解決問題。機器從沒有常識到逐步有點常識，這是很大的變化。我們在實現讓機器懂人這一征程上還有很長的路要走。希望正在從事并致力于大數據技術宏大事業的同胞們，能夠孜孜不倦為人類的機器人發展之旅推上一個新的里程碑，最后感謝大家的閱讀。


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