在机器学习、人工智能、大数据持续火爆的今天，有个很大的误区，认为只要通过培训，能够懂得机器学习算法的主要内容就可以驰骋于人工智能与大数据领域，解决日常生活中所遇到的大多数问题，真的是这样吗？
事实绝不是这么简单！
首先澄清一点，我们所说的大数据并不仅仅是指数据的容量巨大，更重要的是具备对海量数据进行分析的能力。不过，前提是需要有所需的数据，一般来说，大数据是指来自多个数据源、形式多样（包含格式化、非格式化等），且领域也不同的数据。而数据的容量和质量往往决定了后续的机器学习、人工智能方面的工作能否成功。好的数据不一定能得到好的分析结果，但是差的数据可以肯定得到的分析结果会很差。
在拥有了足够数量的高质量数据后，我们便可以展开后续工作了。虽然有众多的通用机器学习算法，但是面临的需求却是千变万化，我们需要根据具体的需求和数据的内容、格式来选择合适的机器学习算法来进行数据分析工作，通常所说的大数据分析技术也主要是几种在这个阶段。由于数据的容量太大，常规方法无法在可接受的时间内得出结果，因此，目前来说，主要是使用机器学习技术来完成大数据分析工作。在大数据从业人员经过适当的培训后，一般都能在分析人员的指导下快速的完成开发工作，但是算法的选择与模型的调优工作就不能仅仅依赖于培训了，而是需要长期累计的实战经验。
我们已经能够进行大数据分析工作了，但是是不是大数据和机器学习就能满足大多数问题呢？举个简单的例子：当苹果公司推出iphone时，诺基亚的分析结果是这个产品不会有市场的，因为根据诺基亚所搜集的数据，手机要坚固耐用加信号质量好是核心，但iphone过于脆弱，因此诺会得出如此的结果，这存在两个问题：1、数据的手机过程中存在偏差，或者是主观因素太大，由于数据质量差造成分析结果偏差；2、并非算法（机器学习算法）可以解决的问题。
在创意性产业与需要创新的领域，机器学习与大数据可以作为参考，更多的还是需要发挥人的创造力。通过培训的重点也是思维与思考的方式，而不能局限于机器学习、大数据技术的培训。
机器学习、大数据、人工智能专业培训
识别二维码，获取免费培训机会