大数据通过提供训练、验证和改进机器学习模型性能所需的基础资源来支持它们。机器学习的核心在于依赖数据来识别模式、进行预测并适应新场景。大型数据集通过向模型展示各种示例，使其能够更好地泛化，从而降低对狭窄或有偏样本过拟合的风险。例如，一个在多种光照条件、角度和物体状态下，使用数百万张带标签图像训练的计算机视觉模型，在实际应用中的表现可能比在规模较小、多样性较差的数据集上训练的模型更可靠。
大数据的规模和复杂性也使得更复杂的特征工程和模型架构成为可能。通过访问海量数据，开发者可以尝试使用更高维度的输入（例如，原始传感器数据、文本语料库或用户行为日志），并利用深度学习等依赖大量信息的技术。例如，BERT 或 GPT 等自然语言处理模型依赖海量文本数据集来学习单词之间的上下文关系。此外，大数据基础设施（例如，Hadoop 等分布式存储系统或基于云的数据湖）支持高效的数据预处理、并行训练和迭代实验。例如，一个推荐系统可以处理数 TB 的用户交互数据，以逐步改进其预测。
然而，大数据也带来了开发者必须应对的挑战。处理大型数据集需要强大的数据清洗、标注和版本控制流程来确保数据质量。Apache Spark 或 TensorFlow Data Validation 等工具可帮助自动化这些步骤。欺诈检测系统等实时应用也依赖流式数据框架（例如，Apache Kafka）来动态更新模型。虽然大数据提高了模型的准确性，但它也需要谨慎的资源管理——在大型数据集上进行训练通常需要分布式计算集群或优化的硬件（如 GPU）。最终，大数据和机器学习之间的协同作用取决于在规模和可用性之间取得平衡，确保模型即使在复杂性增加时也能保持高效和可解释性。