机器学习在大数据中的应用

在大数据从业者被问及的问题中，出现最为频繁的主要集中在数学、计算机科学以及实操等主题。实际应用中，最重要的技能包括专业的编程能力、对猜想问题完成测试等。

当我们遇到一个问题时，首先就是要收集自己认为可能解决这个问题的数据。然后提出一个假设并基于收集到的数据构建一个模型。然后评估得到的模型能在多大程度上解决所面临的问题。这可以看作是机器学习在大数据领域应用中的核心步骤。

在对假设进行判定的过程中，最大的挑战在于判定哪些证据可以支持我们的想法，对大数据分析人员来说，这可能比精通机器学习算法的细节更加重要。

在培训实践中，我们将机器学习的应用过程分为如下几个步骤：

1、提出问题

2、推测可能存在的模式

3、收集数据来提出假设

4、通过真实的数据来对假设进行判定

我们将在今后陆续就此问题结合我们在机器学习培训中的经验进行讲解分析。