这个大数据的时代是什么样的？大数据工程师必须很了解

简而言之，当时从事语音识别、机器翻译、图像识别和自然语言理解的学者被分为两组，界限清晰。一个团体坚持使用传统的人工智能方法来解决问题。简而言之，这是在模仿人们。另一组提倡数据驱动的方法。这两组人在不同领域有不同的优势。在语音识别和自然语言理解领域，数据驱动组获得了较快的优势;在图像识别和机器翻译领域，数据驱动组长期处于劣势。

这个大数据的时代是什么样的？主要原因是在图像识别和机器翻译领域，过去的数据量很小，积累起来非常困难。不用说，在互联网出现之前，没有一个实验室有数百万张照片。在机器翻译领域，除了一般的文本数据外，还需要大量的双语(甚至多语种)数据。在因特网出现之前，除了圣经和少量联合国文件外，没有其他类似的数据。

20世纪90年代互联网兴起后，数据采集变得非常容易。从1994年到2004年的10年间，语音识别的错误率降低了一半，机器翻译的准确性提高了一倍。约20%的贡献来自方法的改进，80%来自数据量的改进。虽然计算机在解决各种智能问题方面的进展不是每年都很大，但十多年的积累终于促成了质的变化。

这个大数据的时代是什么样的？数据驱动方法始于20世纪70年代，20世纪80年代和90年代发展缓慢但稳定，进入21世纪后，由于互联网的出现，可用数据量急剧增加，数据驱动方法的优势越来越明显，最终完成了从量变到质变的跨越。如今，计算机能胜任许多需要人类智能去做的事情，这得益于数据量的增加。

全球各领域的数据不断向外扩展，逐渐形成另一个特点，即大量数据开始交叉，各种维度的数据逐渐从点和线变成网络。换言之，数据之间的相关性大大增强。在这种背景下，大数据应运而生。

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