首先，我们需要明确一个概念，即大数据并不等同于大量数据。大数据是指数据量巨大，且类型多样，需要通过特定的技术手段进行处理和分析的数据集合。而机器学习则是一种让计算机系统通过数据来改善其性能的技术。
在机器学习的早期阶段，数据量并不像现在这样庞大。但随着互联网和移动设备的普及，数据量呈爆炸式增长，这为机器学习提供了前所未有的数据资源。大数据为机器学习提供了更多的训练样本，使得模型能够更好地拟合数据，从而提高预测和分类的准确性。
然而，这并不意味着机器学习一定需要大数据的支持。在某些情况下，小数据集也可以训练出性能良好的机器学习模型。关键在于数据的质量和代表性，而不是数量。如果数据集具有足够的多样性和代表性，即使数据量不大，也能训练出有效的模型。
那么，大数据的支持究竟应该达到哪一步呢？这取决于具体的应用场景和可获取的数据资源。在某些情况下，比如图像识别、自然语言处理等领域，大数据的支持是必要的，因为这些领域需要处理的数据量非常大，而且数据类型复杂。而在其他一些领域，比如金融预测、医疗诊断等，虽然也需要大量的数据，但关键在于数据的质量和特征的提取，而不是单纯的数据量。
此外，大数据的支持还涉及到计算资源的问题。处理大数据需要强大的计算能力，这通常需要云计算或者高性能计算集群的支持。因此，在考虑是否需要大数据支持时，还需要考虑是否具备相应的计算资源。
总结来说，机器学习并不一定需要大数据的支持，但大数据的确能够为机器学习提供更多的训练样本，从而提高模型的性能。然而，大数据的支持并不是无止境的，关键在于数据的质量和代表性，以及是否具备相应的计算资源。在实际的机器学习项目中，应该根据具体情况进行权衡，选择合适的数据量和计算资源，以达到最佳的模型性能。
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