機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于人工智能，云主機(jī)租用，機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，而大數(shù)據(jù)則是機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來(lái)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)支撐。

機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的技術(shù)，說(shuō)的更深刻一點(diǎn)就是，美國(guó)站群服務(wù)器 亞洲服務(wù)器，從給定的大數(shù)據(jù)中挖掘出合適的模型來(lái)解釋、預(yù)測(cè)的技術(shù)。

舉個(gè)例子，如何在沒(méi)有特定說(shuō)明的情況下識(shí)別漢字“一”和“二”。這個(gè)問(wèn)題看似簡(jiǎn)單，但仔細(xì)一想，沒(méi)有辦法給出個(gè)公式來(lái)計(jì)算哪個(gè)是一哪個(gè)又是二。因?yàn)槲覀儚膩?lái)沒(méi)學(xué)過(guò)這樣的公式。我們第一次見(jiàn)到“一”和“二”的時(shí)候只是在思考它是什么。經(jīng)過(guò)看大量的這倆字。最后見(jiàn)到一樣的就叫出來(lái)“一”和“二”了。機(jī)器學(xué)習(xí)就是這樣，通過(guò)不斷的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，最后就能“分清”這倆字了。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在前面的文章里提過(guò)，從單個(gè)輸入層到中間層再到輸出層，每一層都通過(guò)預(yù)測(cè)所得的值和期望的值進(jìn)行對(duì)比。同樣以“一”“二”“三”來(lái)說(shuō)事，當(dāng)預(yù)測(cè)感覺(jué)更像“二”，而實(shí)際這個(gè)數(shù)是“三”的時(shí)候，預(yù)測(cè)值與期望不同了，這時(shí)預(yù)測(cè)值的權(quán)重將適當(dāng)增大以適應(yīng)期望值。這也就是“糾正”的意思，這樣得出的結(jié)果就是“三”了。

機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者均是人工智能里的方法，雖然思路大同小異，但在人工智能的大框架里，其性質(zhì)是一樣的。

大數(shù)據(jù)則是為算法提供“材料”的一個(gè)工具，前面的文章里也進(jìn)行過(guò)闡述，實(shí)際網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)冗雜，并不是所有的東西都是有用信息，而訓(xùn)練需要的數(shù)據(jù)只是茫茫數(shù)據(jù)中的一小部分，這時(shí)就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分類、整合了，通過(guò)大數(shù)據(jù)最終得到的才是適合我們進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。

以上就是大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系。