机器学习属于人工智能领域的关键研究内容，具体而言是指计算机借助经验调整自身系统性能的行为。人类拥有学习能力，人类的学习行为背后蕴藏着极其复杂的运行机制，模仿这种运行机制得出的就是机器学习理论的基础。机器学习的主要研究方向在于通过计算机模拟或是复现人类获取知识进行学习的过程，进而经由针对既有知识进行解构、创新、再重构的过程，帮助计算机提升状况处理效率和处理能力，最终帮助计算机从各类数据之中获取相应的知识。

       机器学习研究方向大致可以分为三个特点。一是机器学习本质属于跨数学与计算机学科的交叉论文发表研究方向；二是机器学习具有显著的知识集团化特征；三是近年来机器学习的理论发展和技术革新速度均大大超过传统学科。而研究学习机制是发展机器学习的基础，且进入大数据时代之后社会各行各业对于数据分析的需求都在持续增长，更加高效的信息运用方法对于发展机器学习的重要性越发凸显，逐渐成为促进机器学习发展的主要动力源。

       大数据时代，机器学习的发展更加偏向于强调学习行为本身，而机器学习逐渐成为底层技术和服务技术，研究方向主要体现在以机器学习为基础，针对复杂多变的各类数据，进行更加深入的论文发表分析，并更加有效地运用数据中所包含的信息。机器学习的发展方向逐渐向智能化的数据分析发展，同时已经为智能化的数据分析技术提供了关键的基础。此外，身处大数据时代，数据产生速率不断加快，以至于带来了数量远超从前的数据增长。与此同时，崭新数据分析需求仍在随着时代的发展持续地出现，诸如文本理解、文本情感分析、图像搜索与图像理解和图形及网络数据分析，不仅为机器学习的研究提供了崭新的研究方向，还促使更多的新型机器学习方法产生并投入实际应用。在对机器学习的研究中，只有切实地解决是否可以拓展的疑问，才可以更加有效地进行数据论文发表分析。大数据时代的特征及其所需要求大致包含三个方面。

一、数据性质极其复杂

       在互联网及金融行业，训练实例的数量极其丰富，每日出现包含数十亿事件的数据集合也是司空见惯的。同时，包含传感器在内的各类设备持续性记录观察数据也可以作为训练数据投入使用。而此类数据集合动辄可以高达数百TB，针对大型数据集合，最为理想的方式是结合服务器集合的存储与带宽。为此，可以采用最新的计算框架简化针对大型数据集进行计算的工作。机器学习的实际应用通常包含自然语言、图形以及视频，而这些数据所包含的数据实例具备众多数量特征，在数量方面远超当下可以轻易进行处理的特征。为求促进计算扩展到更加丰富的程度，在特征空间内并行计算可以得到较好的效果，另外可以引入在特征空间内进行迭代运算的具体算法。

二、计算难度较大

       在部分应用场景中，诸如AI导航和智能化差异化推送，都需要及时进行预测。受限于预测速度，为求较短的预测时间，预测算法需要复合的并行化处理。计算时间通常取决于单项任务的处理时间以及时延，可以通过提升一台机器的性能与吞吐量减少单项任务所需的计算时间；将任务设置为复数彼此相关的进程组，由于不同进程所需的处理时间不一，任务的总体处理时间取决于各个进程的计算所花费的时间，如果其中一个进程处理时间有所延长，任务在总体层面就会相应地遭遇时延，以至于拖慢任务的完成。部分精确度较高的学习算法以复杂的非线性模型或是造价不菲的计算子程序为基础，为此，分配计算作业至不同的处理单元才是大数据学习算法的重点工作。在特殊行业内，部分论文发表数据在基础特征方面呈现非线性的结构，在其中运用高精度非线性表现方法在性能方面胜于普通的简单算法。这种算法的共同性质是计算较为复杂，一台机器的学习速度会极其缓慢，使用并行多节点处理或是多核处理则可以较好地提升针对大数据使用复合算法和模型计算的速度。

三、预测级联需求较高且需要反复学习预测

       在部分应用场景下，对于顺序和彼此依赖的预测要求较高，其中具有高度复杂的联合输出空间，并行化处理可以有效提高速度。现实中的很多问题，诸如物体的追踪、语音的识别和机器的翻译，都需要执行一整套彼此依赖的预测，乃至需要构造预测层级。假设以一个级联为任务，那么就会带来充足的联合输出空间，而计算变得更为复杂，一般会带来极高的计算成本。为了求出调整学习算法所包含的超参数，评估统计的重要性，需要反复执行学习行为和预测，也就是所谓的可并行化处理的具体运用，原本就很适应并行化处理。在具体的参数扫描过程中，可以通过在配置有所不同的同一数据集合上反复运行学习算法，进而在一个验证集合上具体地进行评估。