大数据机器学习是什么，主要能应用到哪些领域？
从字面意思，我们可以把“机器学习”初步理解为让机器学习。所谓的机器，大部分情况下是你所写的一个程序。而你就是这个“机器”的老师，你需要找很多资料，供“机器”学习使用。例如，在你需要让你写的一个程序能够自动识别音乐的风格。那么，你就需要对大量的音乐进行分类，让你的程序了解到，具有什么特征的音乐属于摇滚，什么样的音乐属于乡村音乐。
当你从程序通过反复的分析学习中掌握了其中的规律后，再有人上传一段音乐，程序就能将其自动分类。往往样本越大，程序识别的准确率越高。还记得今年又一个机器人仅用几分钟的时间就以绝对优势打败了人类最牛的Dota2选手。而这为机器人选手的研发者只是让程序分析了两个星期的Dota2比赛视频。这就是机器学习应用的一个重大领域——人工智能。
这一技术将给人类带来巨大的便利，但也产生了巨大的社会忧虑。 那么，“机器学习”和大数据又有什么必然的联系呢？可以说，机器学习是大数据技术的一个衍生。需要先有大数据技术，才能谈得上机器学习，才能为机器学习做足够的支撑，然后才有我们如今津津乐道的人工智能。 因此，不论是机器学习还是人工智能，我们都需要先从大数据开始学起。
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