大數據的力量

2013-09-21 14:56:06

  當數據只有500萬的時候,有一種簡單的算法表現得很差,但數據達10億的時候,它變成了表現最好的,準確率從原來的75%提高到了95%以上。與之相反地,在少量數據情況下運行得最好的算法,當加入更多的數據時,也會像其他的算法一樣有所提高,但是卻變成了在大量數據條件下運行得最不好的。它的準確率會從86%提高到94%。

  後來,班科和佈里爾在他們發表的研究論文中寫到,“如此一來,我們得重新衡量一下更多的人力物力是應該消耗在算法發展上還是在語料庫發展上。”

本文摘自《大數據時代》


   《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作,本書作者維克託-邁爾-舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”,擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷,早在2010年就在《經濟學人》上發佈了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。維克託-爾耶-舍恩伯格在本書中前瞻性地指出,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型,並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
  維克託最具洞見之處在於,他明確指出,大數據時代最大的轉變就是,放棄對因果關係的渴求,而取而代之關註相關關係。也就是說只要知道“是什麼”,而不需要知道“為什麼”。這颠覆了千百年來人類的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

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