用图，表或数据说明大数据在机器学习中的应用问题

1. 数据质量问题：大数据中存在着许多无效、不完整或者错误的数据，这些数据可能会对机器学习算法的训练和预测产生影响。

2. 数据量问题：大数据的数量很大，对于一些机器学习算法来说，可能需要更多的计算资源和时间才能完成训练和预测的任务。

3. 数据分布问题：大数据中的数据分布可能非常不均匀，这会导致一些机器学习算法训练的效果不佳。

4. 数据隐私问题：大数据中包含着大量的个人隐私信息，需要采取一些措施来保护这些信息的安全。

5. 数据可解释性问题：一些机器学习算法在处理大数据时，可能会产生一些难以解释的结果，这会影响到算法的可靠性和可信度。