1樓：leeyuz
做演算法研究的人，現在比較多。而作資料收集的人還是太少了。現在的資料收集或者資料生產上的技巧性，研究太少了。
很明顯，這一方面的工作沒有啟動起來，或者壓根就沒有人研究。在資料獲取手段上的突破要遠比演算法上的突破重要的多。這方面的突破純粹做演算法研究的人幾乎是無能為力的，需要讓很多進行自然科學研究的人參與進來啊！
2樓：周鳥
演算法的天花板就低，很多人都能做。
難的是資料標註，這是個髒活，成本極高。
從經濟學角度翻譯這句話：
現在的演算法程式設計師成本越來越低，甚至遠遠低於資料成本。
3樓：小小猿筆記
從大資料剛開始火的時候我就聽說了這個名詞，但是起初只是模模糊糊的一些了解，並沒有太在意這個名詞，剛開始的理解大資料就是說有很多資料而已，但是並不知道這些資料有什麼用處。
直到前段時間接觸了一下數學建模之後，在回過頭來想想大資料這個詞，感觸頗深，在數學模型裡面，乙個好的模型起初建立的時候也是很簡單的堆砌而已，只有經過N多次的把資料餵入模型，然後調優在餵入資料…如此重複，直到精確度極高的時候，才算是乙個好的模型。因此在整個過程中，如果資料稀缺，那就談不上會有的模型產生。
人工智慧也是如此人工智慧的原理與數學模型一致，通過大量資料來餵養乙個模型，直到這個模型精確度極高。
因此，在人工智慧時代，資料決定未來。
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