
科技创新是经济发展的根本动力。在如今这一时代,AI人工智能就是推动经济发展的最重要的科技动力。特别是近些年来行业与AI人工智能的结合,释放了行业的潜力,重塑着人们的日常工作和生活。在AI人工智能备受关注、取得革命性进步的背后,真正的推手其实是“机器学习”。对于机器学习,大家是不是觉得很高大上,不明觉厉?下面就跟小编一起来看一下,机器学习到底是什么吧?
机器学习实际上是是一门多领域交叉学科,它涉及到计算机科学、概率统计、算法复杂度理论、实验科学、函数逼近论、最优化理论、控制论、决策论等多个学科。机器学习最主要的目的是用计算的方法模拟类人的学习行为,从历史经验中获取相关规律、建立模型,并将此模型应用到未来的类似场景中。
从范围上来说,机器学习跟模式识别,统计学习,数据挖掘是类似的,而且,机器学习与其他领域的处理技术相结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。以计算机视觉这一学科为例,可以说计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术负责将图像处理为适合进入机器学习模型的输入,机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。这一技术目前在拍照识图、手写字符识别等领域应用广泛。
机器学习中通常会用到许多不同的模型,一般被分为三种不同的学习类型:监督、无监督和强化。需要根据要完成的任务的情况下,选择更为合适、性能更好的模型。
监督学习:监督学习的特性是在训炼模型时明确 标记每一个数据 点的准确结果 ,以便于找出它们相互间的关联,保证在导入未分配的数据点时,能够准确的作出预测分析或归类 。
无监督学习:无监督学习的特征是算法在训练模型时期不对结果进行标记,而是直接在各数据点间寻找有意义的关系,它的价值在于发现模式以及相关性。
强化学习:强化学习是有监督学习和无监督学习的结合,通常被用于解决更为复杂的问题。在实际应用中,该类学习类型经常用于控制机器人手臂、机器人导航等领域。另外,强化学习在物流、日程安排以及任务的战略规划等方面也强化学习很常见。
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