针对大数据进行价值发现的难度较高，为大数据论文发表分析服务的机器学习技术在三个方面需具备符合预期的适应能力。

一、泛化与快速学习能力

       一般而言，经由训练样本进行训练的机器学习算法需要具备充足的泛化能力，换句话说也就是针对新输入合理地进行响应的能力，该项能力在对于机器学习算法性能进行评估的过程中基本具备十分重要的参考价值。机器学习中最为基础的目标在于针对训练数据之中的实例进行相应的泛化延伸。不论如何，在测试中看到相同实例都是不现实的。而通过训练数据得出较好的表现相对来说是较为简单的，仅仅需要针对具体论文发表实例进行记忆。在机器学习的过程中，训练速度与测试速度会影响学习速度，而训练速度与测试速度是彼此相关的。部分算法的训练速度较为理想，测试速度则相对较为缓慢；部分算法则正好相反。为此，相对重要的研究方向之一在于调整训练速度和测试速度，以便获得同时保证两种速度的机器学习算法。

二、便于理解与代价感知能力

       功能可以较好满足预期的机器学习算法大多是不透明的，对于用户来说，可以看到的仅限最后的输出结果，而得出结果的过程是欠缺的。伴随着数据总量的增多、问题复杂程度的提升，对于过程的需求也在逐渐增长。偏向算法研究的机器学习的原型系统在转向实际的机器学习的系统时会受到更加繁多复杂的内外因素影响，其中较为关键的是现实中不同的领域不同的误判结果所需支付的代价间的平衡性。部分误判结果需要支付较为高昂的代价，而部分误判结果的代价无关痛痒。为此，应借助大数据论文发表分析的核心优势，综合各种数据与因素针对特定物事进行全方位无死角的解读。代价敏感较为符合要求的学习算法可以提供较为理想的解决方向，借由引入代价相关信息衡量误判的严重程度。

三、数据利用能力与知识迁移能力

       如今，人工智能通过模糊语言搜集快速高效化分析处理模块，实现对庞大数据的分类和筛选。数据处理既包含有标识的数据，也包含海量未标识数据，还包含杂质较多且不一致不完整的脏数据与不平衡数据。如果按照既有习惯直接舍弃脏数据，仅仅使用有标识数据而不使用未标识数据，在数据运用方面就会造成较为可观的浪费，同时也会影响到已掌握模型的泛化运用能力。且通过一个任务学习得到的知识应当可以迁移至有其共性的其他任务之中，以便尽可能地提高在其他任务中进行学习的性能。举例而言，用以监督学习的公式中包含学习函数，而在大数据场景下，很多情况需要学习一连串的相关函数，尽管判断函数存在一定的差异，但是其中仍有许多共性。