专题课程
近年来，大数据吸引了越来越多的关注。从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。传统数据分析技术着重于用预先设定的适当统计方法对数据进行分析，以求发现数据的功能和价值;与传统数据分析相比，大数据技术的其中一个核心目标是要从体量巨大、 结构繁多的数据中挖掘出隐藏在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值 。从大量结构繁多的数据中挖掘隐藏规律，对人工操作而言，几乎无能为力， 必须与机器学习相结合， 由计算机代替人去挖掘信息，获取知识。 大数据技术的目标实现与 机器学习的发展必然密不可分。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
大数据时代的机器学习更强调“学习本身是手段”，机器学习成为一种支持技术和服务技术，如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析，更高效地利用信息成为当前机器学习研究的主要方向。机器学习越来越朝着智能数据分析的方向发展，并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。另外，在大数据时代，随着数据产生速度的持续加快，数据的体量有了前所未有的增长，而需要分析的新的数据种类也在不断涌现，如文本的理解、文本情感的分析、图像的检索和理解、图形和网络数据的分析等，机器学习研究领域涌现了很多新的研究方向，很多新的机器学习方法被提出并得到了广泛应用。
灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。
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大数据具有属性稀疏、超高维、高噪声、数据漂移、关系复杂等特点,导致传统机器学习算法难以有效处理和分析。新的大数据时代的到来意味着处理大数据的工作将有一套新的方式，也就是机器学习与大数据分析的紧密关系，在人工智能领域崭露头角的机器学习将联合大数据在更多领域实现更强大的功能，人工智能技术也会有新的突破。
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