“大數(shù)據(jù)”與其說(shuō)是過(guò)時(shí)了，倒不如說(shuō)還沒(méi)有真正開始。只要摩爾定律還在生效，每過(guò)18個(gè)月電子技術(shù)就要翻一番的話，那么大數(shù)據(jù)時(shí)代就只能在路上。這是因?yàn)?，隨著計(jì)算技術(shù)的不斷進(jìn)步，存儲(chǔ)成本的不斷降低，人們有越來(lái)越多的資本去收集更多的數(shù)據(jù)，進(jìn)行更顆?；姆治觥Ｈ欢?，在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析中，當(dāng)數(shù)據(jù)量大到一定的程度時(shí)，分析結(jié)果就不會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化了。

舉一個(gè)最簡(jiǎn)單的線形分類的例子，對(duì)于平面上一堆被零散放置的兩種球(紅球和藍(lán)球)，通過(guò)畫一條直線盡可能好的將兩類球分開，然后對(duì)于新的放進(jìn)來(lái)的球(可能被包起來(lái))，單憑直線的劃分去判斷新球的顏色。很容易就可以看出，由于我們分類的模型相當(dāng)簡(jiǎn)單(只有一條直線)，那么海量的數(shù)據(jù)可能對(duì)于提升模型精度的意義不是太大，這也是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)遇到的問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)(數(shù)據(jù)科學(xué)主要的分析手段)方法遇到的主要瓶頸也在這里，在這種情況下，更多的數(shù)據(jù)是沒(méi)有更大意義的。

深度學(xué)習(xí)使得這一瓶頸得到突破，這一學(xué)習(xí)方法簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)多層、多個(gè)計(jì)算算子進(jìn)行分析，從而可以建立足夠復(fù)雜的模型，以提高數(shù)據(jù)分析能力。這種方法也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)槊總€(gè)算子就像神經(jīng)一樣微小而彼此相連，當(dāng)然這一科學(xué)本身并沒(méi)有仿生學(xué)的意義，只是僅僅看上去與神經(jīng)相類似而已。在這種學(xué)習(xí)方法下，更大的數(shù)據(jù)量通?？梢詭?lái)更高的精度，而且還存在精度從量變到質(zhì)變提升的可能，因此數(shù)據(jù)科學(xué)家們對(duì)數(shù)據(jù)的需求也突然增大，大數(shù)據(jù)科學(xué)也因此應(yīng)運(yùn)而生。

對(duì)深度學(xué)習(xí)的詬病之一，是由于模型開始復(fù)雜起來(lái)，人們沒(méi)有辦法再像一條直線那樣容易理解機(jī)器分類的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。當(dāng)存在理解的黑洞時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)在一部分人眼中也就成了巫術(shù)。比如，給模型提供一批好的作文和不那么好的作文，經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)，機(jī)器可以對(duì)新的作文進(jìn)行評(píng)分，這些評(píng)分僅僅是根據(jù)前面提供的素材學(xué)習(xí)而來(lái)的,但是機(jī)器無(wú)法給出詳細(xì)的評(píng)分理由，這就讓結(jié)果的信任度大打折扣。不過(guò)，近來(lái)有關(guān)于深度學(xué)習(xí)算法原理的解釋，這可能是把深度學(xué)習(xí)從“巫術(shù)”變成有理論支撐的科學(xué)的第一步。

無(wú)論怎么說(shuō)，隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)應(yīng)該只是僅僅拉開了幕布一角，遠(yuǎn)沒(méi)有到全面降臨的時(shí)刻。而隨著深度學(xué)習(xí)、人工智能(后者往往是以前者為基礎(chǔ)的)的快速發(fā)展，對(duì)數(shù)據(jù)需求的量級(jí)也會(huì)越來(lái)越多，到那時(shí)，可能才是真正的“大數(shù)據(jù)時(shí)代”

新聞名稱：“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)過(guò)時(shí)了嗎
當(dāng)前URL：http://chinadenli.net/news6/100556.html

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