第三个就是bigdata，意思是说光大还不过，光是大数据还不够，我觉得要既大又有代表性。为什么这么说呢，如果我们整个去学习的空间是整个大礼堂的话，然后我们有很多数据，非常非常多的数据集中在这个角落，你让机器学习，学一辈子他就没有办法学对，光数据大不够的，一定要有代表性，我这些数据能够比较好的分布在整个大礼堂的各个角落，那机器学习就能够学的比较清楚。

　　所以具体小节一下，就是说今后在这个计算机视觉，从感知到认知的过程当中，如果要做得更好的话至少要有三个很重要的方向，一个是机器学习算法的本身，第二个和具体应用相结合，第三个更有意义的数据使得整个系统会做的更好。我就跟大家聊到这里，谢谢大家。

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　　启动仪式上，各行业大咖发布了来自各创新企业与科研机构的11道高质量大数据与人工智能创新赛题，涉及智能电网、搜索广告、O2O营销、舆情分析、监控识别、计算广告、无人驾驶、市场预测、LBS营销、气候预测等多个热门方向，将为图像处理、自然语言处理、用户画像、推荐系统等领域提供大量来自真实场景的问题与数据。

　　2016CCF大数据与计算智能大赛邀您登陆大赛指定平台DF(DaraFountain,),迎接大数据竞赛带来的挑战。

感谢大会主办方提供速记，部分有删改

大数据文摘记者|魏子敏

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