本文摘要：随着科学技术的迅猛发展，人们想要用机器做到更加多的事，人们能做到的，无法做到的，懒得做到的，统统都想要让机器来协助已完成。人工智能这个曾多次不能经常出现在好莱坞科幻电影里的事，早已显得仍然很远，而这一研究也都在各行各业开始启动。 在通向人工智能的路上，机器学习是核心，与传统电脑的计算出来模式有所不同，机器学习是将输出和结果告诉他电脑，由电脑来辨识规则、产生程序，从而分担大量的编程工作。

随着科学技术的迅猛发展，人们想要用机器做到更加多的事，人们能做到的，无法做到的，懒得做到的，统统都想要让机器来协助已完成。人工智能这个曾多次不能经常出现在好莱坞科幻电影里的事，早已显得仍然很远，而这一研究也都在各行各业开始启动。

在通向人工智能的路上，机器学习是核心，与传统电脑的计算出来模式有所不同，机器学习是将输出和结果告诉他电脑，由电脑来辨识规则、产生程序，从而分担大量的编程工作。　　谈及机器学习，我们很更容易想起前段时间谷歌AlphaGo大胜棋士名家李世石的事情，这件事展现出了大数据云时代机器学习的强劲实力。

尽管如此，目前机器学习依然在早期探寻阶段，但其极大潜力早于早已受到各方注目。借着当今风行全球的大数据春风，作为人工智能领域最重要方向的机器学习，渐渐沦为技术创新的生力军。　　机器学习前景这么好，我们靠什么去构建呢？两个核心：首先是必需不具备充足强劲的数据库；其次，必需不具备充足强劲的计算能力。

随着数据采集技术的飞速发展，每一个从网络获取信息的用户，都沦为获取新的信息的源头，数据源的日益非常丰富引起数据规模爆炸性快速增长。大规模数据一方面为精准定位用户市场需求获取更加多可能性，但也为较慢有效地处置数据带给更好的挑战。使用GPU方式能很好处置深度神经网络问题，因为机器学习算法一般来说必须海量计算出来来处置数据(图像、文本等)，和萃取数据对象的确认特征。

特别是在是在训练阶段，模型或算法为了调整精度，必须处置大量数据。而GPU是十分擅长管理一些比较复杂的数据，像视频、音频的数据等。

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