基于大数据的机器学习算法综述

简介：
本文综述了在大数据背景下机器学习算法的发展趋势与研究进展，涵盖了监督学习、无监督学习及深度学习等领域的新颖技术与应用案例。 随着产业界数据量的急剧增长，大数据概念引起了广泛的关注与热情。企业的需求和关注点发生了显著变化：企业的重点从传统的计算速度转向了对数据处理能力的要求；计算机行业也由追求高速运算转变为专注于信息行业的开发，软件发展则更多地聚焦于如何高效处理数据而非单纯的数据采集与存储。机器学习算法在学术研究中具有重要的理论价值，在实际应用中也有很高的实用价值。然而，由于大数据的海量性、多样性和快速变化的特点，传统的基于小规模数据集的机器学习方法已不再适用许多场景。因此，针对大数据环境下的机器学习算法的研究成为当前学界和业界共同关注的重点。 本段落主要探讨了目前用于处理大规模数据集中所使用的机器学习技术的发展现状，并进行了总结分析；此外还特别介绍了几种并行计算的方法作为解决大数据挑战的有效手段之一；文中也指出了在进行此类研究过程中遇到的一些关键问题，最后提出了未来大数据环境下机器学习领域可能的研究方向。