大数据时代，信息数据的规模持续增长且更新速度加快，传统的机器学习技术无法满足处理需求，只有通过大数据技术优势的融合，机器学习才能不断优化，从而更有效地服务于社会生产和生活，提升数据挖掘的有效性。数据挖掘能够从海量数据中提取有效信息，通过数据分析，为决策提供可靠的数据支持。数据挖掘的目标实现，传统上会借助情报检索、专家系统和机器学习等方法。在大数据背景下，机器学习是数据挖掘中常用的方法，它提高了数据挖掘的效率和精确性，保证了数据的可靠性。
大数据的特点主要体现在数据类型和内容的多样性，以及数据传输速度快，具有极高的传输速率。大数据的分类难度较大，往往需要排除干扰信息，因而数据处理速度要求极高。传统的数据处理软件已无法适应这种数据规模和特点，所以必须应用更加完善的数据处理模式。
多媒体传送信息技术，是一种通过网络实现有效、高速度、高效率、高质量信息传送的通信技术。例如网络电视的普及、视频会议、视频聊天等，都依赖于远程通信技术。计算机通信技术的发展趋势是信息化和快速化，它在很多行业中都发挥着重要作用。科学技术的发展使得传输技术在行业中占有举足轻重的地位，甚至成为关键。当前，尽管我们已经进入了全信息时代，但在某些科技领域，仍然需要不断探究和创新，通信技术和计算机技术的发展还有广阔的空间。例如，在信息传输领域，需要综合运用先进技术保障信息数据的保存和传输，并针对通信技术的灵活处理进行改善，以期应用领域更加广泛，推动社会和经济的发展。
通过机器学习在数据挖掘中的应用，能够提高处理大数据的速度和效率，对于产业结构的转型升级具有重要意义。数据挖掘不仅可以从海量数据中提取有效信息，还可以针对相关数据综合分析其特殊关系型，为决策提供更可靠的数据信息基础。机器学习在数据挖掘中的作用体现在数据提取、检索、分析和共享等方面，大数据技术使得机器学习功能得到优化，更适应新时期的数据挖掘需求。通过对大数据、机器学习和数据挖掘的分析，可以看出，在大数据背景下，机器学习不仅提升了数据挖掘的效率和精确性，也保障了数据的可靠性。
数据挖掘和机器学习的关系可以概括为：数据挖掘依赖于机器学习来提高其对数据的处理能力，而机器学习则借助于大数据技术得到优化和发展。在数据挖掘过程中，机器学习技术通过学习数据中的模式和关系，能够自动地改进算法性能，以适应新数据和复杂任务。随着算法的演进，机器学习可以更好地处理结构化和非结构化数据，使数据挖掘方法能够应对日益复杂的数据问题。因此，在大数据时代，机器学习与数据挖掘的结合成为了推动社会科技进步的重要力量。
