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　　当我们考虑智能应用时，数据规模是很重要的因素。数据规模的影响可以分为两点来考察：

　　点是规模会影响应用系统的响应速度；

　　第二点是在很大的数据集上的挖掘出有价值结果的能力会受到考验。

　　例如为100个用户开发的影或音乐推荐系统可能效果很好，但是同样的算法移植到有着100000个用户的环境里，效果可能就不尽如人意了。

　　其次，使用更多的数据来训练的简单算法，比受制于维度诅咒(Dimension Curse)的复杂算法往往有好得多的效果。类似Google这样拥有海量数据的大型企业，的应用效果不仅来自于精妙复杂的算法，也来自于其对海量训练数据的大规模分析挖掘。

　　不同的算法具有不同的扩展能力

　　我们不能假设智能应用系统都可以通过简单增加服务器的方法来扩展性能。有些算法是有扩展性的，而另一些则不行。

　　例如如果我们要从数亿的文章标题里，找出标题相似的各个组的文章，注意并不是所有的聚类算法此时都能并行化运行的，你应该在设计系统的同时就考虑可扩展性。有些情况下你需要将数据切分成较小的集合，并能够让智能算法在各个集合上并行运行。

　　设计系统时所选择的算法，往往需要有并行化的版本，而在一开始就需要将其纳入考虑，因为通常围绕着算法还会有很多相关联的商业逻辑和体系结构需要一并考虑。

　　并不存在的方法

　　你可能听说过一句谚语“当你有了把榔头的时候，看什么东西都像钉子”，这里想表达的意思是：并不存在能够解决所有智能应用问题的算法。

　　智能应用软件和其他所有软件类似——具有其特定的应用领域和局限性。当面对新的应用领域时，一定要充分的验证原有方法的可行性，而且你能尝全新的视角来考察问题，因为不同的算法在解决特定的问题时才会更有效和得当。
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