黃宜華教授:大數(shù)據(jù)時(shí)代下機(jī)器學(xué)習(xí)的革新
人工智能歷史由來(lái)已久,早在1308年,加泰羅尼亞詩(shī)人兼神學(xué)家者雷蒙·盧爾(Ramon Llull)出版《The Ultimate General Art》,詳細(xì)描述了其“邏輯機(jī)”的概念,這便是最早人工智能理念的誕生。隨著時(shí)代發(fā)展,如今的人工智能早已發(fā)生了翻天覆地的變化,以前的機(jī)器只關(guān)注算法本身,如今進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時(shí)代,一切都將發(fā)生變化。
黃宜華(中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)常務(wù)委員、副秘書(shū)長(zhǎng))
11月13至14日,由OFweek中國(guó)高科技行業(yè)門戶主辦,OFweek人工智能網(wǎng)承辦的“OFweek2017中國(guó)人工智能大會(huì)”在深圳舉辦。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)常務(wù)委員、副秘書(shū)長(zhǎng)黃宜華教授在《大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)---從算法到系統(tǒng)》主題演講中,重點(diǎn)分析了目前機(jī)器該如何在大數(shù)據(jù)之下進(jìn)行學(xué)習(xí)。
大數(shù)據(jù)下的機(jī)器學(xué)習(xí)
首先,黃宜華教授對(duì)于大數(shù)據(jù)定義做了簡(jiǎn)單介紹。他認(rèn)為,一般意義上大數(shù)據(jù)是指無(wú)法在可容忍的時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)IT技術(shù)和軟硬件工具對(duì)其進(jìn)行感知、獲取、管理、處理和服務(wù)的數(shù)據(jù)集合。
近幾年,大數(shù)據(jù)逐漸成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的熱點(diǎn),已在很多技術(shù)和行業(yè)內(nèi)廣泛應(yīng)用。從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)到商業(yè)智能和數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用、從搜索引擎到推薦系統(tǒng)、以及最新的語(yǔ)音識(shí)別、翻譯等。大數(shù)據(jù)算法的設(shè)計(jì)、分析和工程涉及很多方面,包括大規(guī)模并行計(jì)算、流算法、云技術(shù)等。由于大數(shù)據(jù)存在復(fù)雜、高維、多變等特性,如何從真實(shí)、凌亂、無(wú)模式和復(fù)雜的大數(shù)據(jù)中挖掘出人類感興趣的知識(shí),迫切需要更深刻的機(jī)器學(xué)習(xí)理論進(jìn)行指導(dǎo)。
大數(shù)據(jù)強(qiáng)大的計(jì)算能力,已成為推動(dòng)大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的動(dòng)力,將大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能推上了新一輪發(fā)展浪潮。大數(shù)據(jù)隱含著很多深度知識(shí)和價(jià)值,大數(shù)據(jù)智能化分析挖掘可為行業(yè)/企業(yè)帶來(lái)巨大的商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)的深度價(jià)值發(fā)現(xiàn)需要使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能化復(fù)雜分析才能完成,機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘已成為將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用知識(shí)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)計(jì)算時(shí)代,僅僅關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)算法本身,而大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí),已經(jīng)不僅僅是一個(gè)算法問(wèn)題,更是一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)問(wèn)題。
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
要實(shí)現(xiàn)高效的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí),需要構(gòu)建一個(gè)能同時(shí)支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的一體化大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。研究設(shè)計(jì)高效、可擴(kuò)展且易于使用的大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)面臨諸多技術(shù)挑戰(zhàn)。近年來(lái),大數(shù)據(jù)浪潮的興起,推動(dòng)了大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展,使大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)研究問(wèn)題。
隨后,黃宜華教授還具體介紹了國(guó)內(nèi)外大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本概念、基本研究問(wèn)題、技術(shù)特征、系統(tǒng)分類以及典型系統(tǒng)。
在整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程中,主要有兩大研究方向。一是研究學(xué)習(xí)機(jī)制,注重探索、模擬人的學(xué)習(xí)機(jī)制;二是研究如何有效利用信息,注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識(shí)。學(xué)習(xí)機(jī)制的研究是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生的源泉,但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析需求的持續(xù)增加,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)高效地獲取知識(shí),已逐漸成為當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力。
最后,黃宜華教授具體解釋道,大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)器學(xué)習(xí)更強(qiáng)調(diào)“學(xué)習(xí)本身是手段”,機(jī)器學(xué)習(xí)成為一種支持技術(shù)和服務(wù)技術(shù),如何基于機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的分析,更高效地利用信息成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要方向。機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越朝著智能數(shù)據(jù)分析的方向發(fā)展,并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一個(gè)重要源泉。另外,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,隨著數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度的持續(xù)加快,數(shù)據(jù)的體量有了前所未有的增長(zhǎng),而需要分析的新的數(shù)據(jù)種類也在不斷涌現(xiàn),如文本的理解、文本情感的分析、圖像的檢索和理解、圖形和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析等,機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域涌現(xiàn)了很多新的研究方向,很多新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法被提出并得到了廣泛應(yīng)用。
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