大数据驱动的机器学习：技术综述与未来发展

在过去十年间，大数据与机器学习的融合引发了众多研究和应用的兴趣。随着数据规模的爆炸性增长，机器学习技术——包括监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-Supervised Learning）——被广泛应用于解决复杂的问题，如数据预处理、分类、关联规则挖掘、预测分析和异常检测。这些技术在诸如电子医疗保健（利用物联网设备产生的大数据）、农业、电子商务和国防等多个领域展现出了强大的潜力。 电子医疗保健领域的例子，如通过预测分析技术，可以帮助医生做出更精准的诊断和治疗决策，同时提升患者护理的质量和效率。而在农业领域，机器学习可以通过分析大量土壤、气候和作物生长数据，优化种植策略和疾病管理。 国际会议"SUSCOM-2019"上的一项研究强调了数据挖掘与机器学习之间的区别，虽然两者都关注从数据中提取有价值的信息，但机器学习更侧重于模型训练和预测能力，而数据挖掘更多是集中在描述性和发现性分析。例如，决策树和随机森林属于机器学习中的监督学习方法，它们能通过已有的标记数据进行模型训练，进行分类和回归任务；而关联规则则是数据挖掘中的一个概念，用来发现数据项之间的频繁模式。 论文作者Amit Kumar Tyagi和G.Rekhab探讨了如何在实际应用中选择合适的机器学习技术，特别是在面对数据不平衡、复杂决策场景时。他们提到了支持向量机（SVM）和深度学习的区别，尽管深度学习在某些方面表现更为出色，如图像识别和自然语言处理，但对于资源有限或数据标注不足的情况，传统机器学习方法仍然具有实用价值。 文章最后对未来的研究方向提出了建议，指出评价指标的标准化、跨领域模型的迁移学习、以及在保证隐私的前提下处理大规模数据将是重要的研究课题。随着技术的进步，如何平衡模型性能、计算效率和隐私保护将成为大数据机器学习领域持续关注的重点。