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大数据学习的思维原理（机器懂人原理篇）

2019-01-15

我们在上一篇文章中给大家介绍了很多大数据学习的思维原理，对于这些思维原理都是需要大家掌握的，在这篇文章中我们给大家讲解一下机器懂人原理，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

首先我们给大家说说什么是机器懂人原理，机器懂人原理就是由人懂机器转变为机器更懂人。这里说的不是让人更懂机器，而是让机器更懂人，或者说是能够在使用者很笨的情况下，仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境，而是让我们的环境来懂我们，环境来适应人，某种程度上自然环境不能这样讲，但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势，就是我们所在的生活世界，越来越趋向于它更适应于我们，更懂我们。这样我们就能够帮助我们使用好大数据。

而如果让机器懂人，就需要让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能，具有分析能力，机器即时学习变得更重要。机器学习就是指计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识，从而提升自身处理问题的能力，机器学习的最终目的是从数据中获取知识。通过机器学习我们才真正能够实现让机器懂人。

就目前而言，我们需要知道大数据技术的核心，大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值。由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。从各种各样的数据中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要。我们在进行大数据工作的时候还是要注意这些的。

在此需要注意的是，用机器更懂人的思维方式思考问题、解决问题。机器从没有常识到逐步有点常识，这是很大的变化。我们在实现让机器懂人这一征程上还有很长的路要走。希望正在从事并致力于大数据技术宏大事业的同胞们，能够孜孜不倦为人类的机器人发展之旅推上一个新的里程碑，最后感谢大家的阅读。

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