人腦平均消耗不到 20W 的功率，并擁有超過 2 PB 的存儲空間。如果我們能制造那么大的計算機，它就需要像太陽一樣大的電源。即使是超級計算機也會散發(fā)出大量的熱量并消耗同樣多的電量，而提供給您家中的標(biāo)準(zhǔn) 220V 電??源根本不足以運行高端計算機。如果連接了像超級計算機這樣大而強大的東西，我們家里的電表會因為過熱而燒毀，這些電表會測量我們在一個賬單周期中使用了多少能源。

在家工作的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師，尤其是處理大數(shù)據(jù)的人員，依賴于遠程桌面或云計算，因為運行兼容計算機所需的功能并非隨處可用。簡而言之，云計算在機器學(xué)習(xí)和云計算中的作用與大數(shù)據(jù)一樣大。讓我們看看如何

它提供了強大的平臺來得出有意義的結(jié)論

我們的大腦經(jīng)過訓(xùn)練可以毫不費力地理解和理解我們周圍發(fā)生的事情。這是因為人類擁有高度發(fā)達和復(fù)雜的大腦。另一方面，計算機離我們還差得很遠，而且至少在接下來的五十年左右也不會。我們天生就有從一兩次事件中吸取教訓(xùn)的能力，而即使是最平凡的任務(wù)，計算機也需要接受一千種可能性的訓(xùn)練。

大數(shù)據(jù)涉及從看似隨機的一組數(shù)據(jù)集中得出結(jié)論。這些數(shù)據(jù)通常是無序的、雜亂無章的，需要在您推斷出任何內(nèi)容之前進行過濾。考慮到您通常使用的數(shù)據(jù)量，應(yīng)用程序通常會轉(zhuǎn)移到更強大的計算平臺，通常是云。將您的應(yīng)用程序遷移到云端還會帶來一些額外的優(yōu)勢。首先，可以從任何計算機處理信息，無論它是否滿足兼容性要求。其次，您的數(shù)據(jù)集可以被遠程監(jiān)控和使用，即您不再需要堅持使用一個系統(tǒng)來完成您的工作。

它使您當(dāng)前的系統(tǒng)負載為零

由于整個大數(shù)據(jù)都托管在云中，您的系統(tǒng)本身幾乎沒有作用。盡管擁有先進的高端系統(tǒng)總能帶來更好的應(yīng)用程序性能，但中端計算機同樣可以正常工作，因為工作負載完全在云端。這意味著您可以使用更實惠的中檔筆記本電腦和計算機來處理大數(shù)據(jù)，而無需進行極其昂貴的配置。

云計算促進共享與協(xié)作

大數(shù)據(jù)分析師很少單獨工作。事實上，在更大的組織中，可能有超過 20-30 人一起處理同一個數(shù)據(jù)集。在傳統(tǒng)的設(shè)置中，個人在本地而不是云上工作，在得出任何有意義的結(jié)論之前，必須將查詢匯集在一起??。這是因為每個成員都有他/他自己的數(shù)據(jù)可以使用，并且對一個數(shù)據(jù)庫所做的更改不會反映在任何其他數(shù)據(jù)上，直到有人對所有數(shù)據(jù)實例手動完成相同的操作。相反，在云中，每個成員都可以處理父數(shù)據(jù)本身（或它的云備份），更改幾乎立即反映在原始數(shù)據(jù)庫上。

結(jié)果

大數(shù)據(jù)是人工智能和機器學(xué)習(xí)的重要佐料，沒有大數(shù)據(jù)的手段，人工智能只能是紙上談兵。大數(shù)據(jù)本身可能是一門很難掌握的藝術(shù)，但更棘手的是建立正確的平臺和生態(tài)系統(tǒng)，以處理回歸、矩陣代數(shù)和其他有助于從數(shù)據(jù)中獲得洞察力的排序技術(shù)。