Page 131 - 计算机应用软件开发技术研究

第四章 大数据与机器学习

是力量”型学习手段。不管是人工操作，还是机器自动学习，都是工作开展的基
础，独立学习的系统内部有着巨大的能量，但还是不能与整合后的学习系统相比
较。不同的机器下的使用学习，分析出来的数据不能够跟上数据时代的潮流，不

能应对当下的数据问题，还能推动机器学习模拟人类的发展趋势。
（三）机器学习现下的发展趋势
1.提高泛化能力
在机器学习期间，只有经过有效的学习，才能得出更好的方案，让机器学

习能够被广泛应用，从而完成相关工作。在此基础上，泛化能力将成为机器学习
未来发展的方向，同时也是较为常见的问题。不管是何种行业，在应用机器学习
的时候，都需要不断提高机器学习的泛化能力。目前来说，支持向量机资深带有
极高效率、综合数据能力强的特点，所以在一定的时间内，能够快速综合理论知

识点。
2.提高学习效率
信息时代的发展，不管是数据产生的速度还是数量，在一定程度上已经最大
化发展。当机器学习被用于不同岗位的时候，工作人员首先要考虑的是如何提高

学习的效率问题，同时还需要定期检查机器学习的技术能力是否满足当下的时代
发展。在评估计算机计算速度的时候，主要是评估训练速度和预测速度，两者看
似毫无关联，实际上不可分割，前者指的是优化数据从而获得更好方案的速度；
后者反之，在最佳方案上进行演算，从而提高计算速度，如果相关人员能够高效

地将两者融合，定能在计算速度和最佳方案上争取最短的时劲，为后续的机器学
习提供有价值的参考资料。
3.提高知识的理解性
对于机器用户而言，机器都是在幕后开展计算工作，用户只需要输入对应的

参数指示，就可以获得有用的信息，但是在这个过程中，如果缺乏对数据产生的
原因和方法的认识，容易导致使用者在面对复杂繁多的信息时，降低机器的学习
能力，导致用户不能在遵循相关标准下解决问题。
4.提高计算能力

在以往的机器学习过程中，都是将已经标记出来的数据进行处理，但是随着
中国网络科技的不断进步，数据分析手段也在不断创新，未被标记的数据容易给
各个行业带来一定的干扰和挑战。例如在医学上，关于医学影像的资料或者垃圾

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