我们在之前的文章中提到过，大数据的核心技术就是机器学习、数据挖掘、人工智能以及其它大数据处理基础技术。在这篇文章中我们给大家详细地介绍一下这些内容，希望这篇文章能能够给大家带来帮助。
首先说一下机器学习，一般数据分析师都知道，机器学习是大数据处理承上启下的关键技术，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据挖掘和统计学习。机器学习属于计算机和统计学交叉学科，核心目标是通过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评估等一系列算法实现让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能。这就需要我们对机器学习有一个足够的了解。机器学习领域包括很多种类的智能处理算法，分类、聚类、回归、相关分析等每类下面都有很多算法进行支撑，随着深度学习核心技术的突破性发展，机器学习算法得以高速扩张。总之大数据处理要智能化，机器学习是核心的核心，深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能，大数据等概念的核心技术就是机器学习，机器学习用于图像处理和识别就是机器视觉，机器学习用于模拟人类语言就是自然语言处理，机器视觉和自然语言处理也是支撑人工智能的核心技术，机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘。由于在大数据条件下图像，语音识别等领域的学习效果显著，有望成为人工智能取得突破的关键性技术，正因为如此，我们需要重视机器学习。
然后我们说收数据挖掘，数据挖掘是一个较为宽泛的概念，大数据就是从海量数据里面挖掘有价值有规律的信息同理。数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，如深度学习是机器学习中一类比较火的算法，当然也可以用于数据挖掘。还有传统的商业智能领域也包括数据挖掘，关键是技术能否真正挖掘出有用的信息，然后这些信息可以指导决策。数据挖掘的提法比机器学习要早，应用范围要广，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，互为支撑，为大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的关键，探索式交互式分析、可视化分析、数据的采集存储和管理等都较少用到学习模型。由此可见，数据挖掘在数据分析中都是十分重要的事情，更不用说大数据了。
由于篇幅原因我们就给大家介绍了大数据的核心技术的两个，分别是数据挖掘以及机器学习，我们在下一篇文章中给大家介绍更多有用的内容，最后感谢大家的阅读。