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大数据机器学习系统综述

摘要：机器学习需要有大量的背景数据作为训练集，而大数据技术正好给机器学习带

来了这样的大量数据训练集。结合机器学习和大数据技术，为了实现高效的大数据机器学

习而设计的大数据机器学习系统面临着诸多的技术问题。大数据机器学习系统成为大数据

技术和机器学习领域研究的重要课题。本文介绍了大数据机器学习系统应该具有的概念、

特征及相关典型的大数据机器学习系统。

关键词：大数据;机器学习;大数据机器学习系统

中图分类号：TP3 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）09-0185-02

大数据技术是继物联网、云计算、移动云计算之后又一项重大的技术变革，大数据技

术的使用已经对各行各业都产生了巨大的影响。大数据技术近年来发展迅速，受到了全球

各行各业的高度关注。

大数据技术有着广泛的应用空间，随着计算机和网络技术的发展各行各业动辄达到数

百 TB 甚至数 PB 规模的数据被生产出来。如此大规模的数据量已经超出了一般计算机的处

理能力，在如此大的数据集中往往含有许多在小数据集中不能被发现的知识和价值。因此

大数据智能化的分析挖掘技术可以为很多企业带来商业价值。

很多研究表明机器学习处理的样本量越大，机器学习的效果越准确，因此机器学习将

会成为大数据技术中的核心力量。目前，随着计算机硬件的发展，计算机的计算能力越来

越强大，大量数据加上强的计算能力已成为大数据时代人工智能发展的动力，大数据机器

学习进入了新一轮的发展浪潮中，大数据机器学习系统（Big Data Machine Leaming

System）成为高度关注的热点研究领域。[1]

现有的大数据系统不是用于大量数据的简单统计分析，就是用于小数据量的数据处

理，缺少强大数据处理能力和复杂数据分析能力的大数据机器学习系统。大数据机器学习

系统不仅要关注机器学习方法和算法本身，还要关注如何使用分布式和并行化的大数据处

理技术，让大数据机器学习系统可以对复杂数据进行有效分析和大量数据的并行处理，从

而在有限的时间范围内完成相关机器学习算法的运行。因此，诸多的大数据机器学习系统

的研究与开发工作如雨后春笋般的出现。

1 大数据机器学习系统的特征

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