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首頁大數(shù)據(jù)時代機器學(xué)習(xí)是什么?怎么理解?
機器學(xué)習(xí)是什么?怎么理解?
2020-06-29
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科技創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的根本動力。在如今這一時代,AI人工智能就是推動經(jīng)濟發(fā)展的最重要的科技動力。特別是近些年來行業(yè)與AI人工智能的結(jié)合,釋放了行業(yè)的潛力,重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關(guān)注、取得革命性進步的背后,真正的推手其實是“機器學(xué)習(xí)”。對于機器學(xué)習(xí),大家是不是覺得很高大上,不明覺厲?下面就跟小編一起來看一下,機器學(xué)習(xí)到底是什么吧?

機器學(xué)習(xí)實際上是是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,它涉及到計算機科學(xué)、概率統(tǒng)計、算法復(fù)雜度理論、實驗科學(xué)、函數(shù)逼近論、最優(yōu)化理論、控制論、決策論等多個學(xué)科。機器學(xué)習(xí)最主要的目的是用計算的方法模擬類人的學(xué)習(xí)行為,從歷史經(jīng)驗中獲取相關(guān)規(guī)律、建立模型,并將此模型應(yīng)用到未來的類似場景中。

從范圍上來說,機器學(xué)習(xí)跟模式識別,統(tǒng)計學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘是類似的,而且,機器學(xué)習(xí)與其他領(lǐng)域的處理技術(shù)相結(jié)合,形成了計算機視覺、語音識別、自然語言處理等交叉學(xué)科。以計算機視覺這一學(xué)科為例,可以說計算機視覺=圖像處理+機器學(xué)習(xí)。圖像處理技術(shù)負(fù)責(zé)將圖像處理為適合進入機器學(xué)習(xí)模型的輸入,機器學(xué)習(xí)則負(fù)責(zé)從圖像中識別出相關(guān)的模式。這一技術(shù)目前在拍照識圖、手寫字符識別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

機器學(xué)習(xí)中通常會用到許多不同的模型,一般被分為三種不同的學(xué)習(xí)類型:監(jiān)督、無監(jiān)督和強化。需要根據(jù)要完成的任務(wù)的情況下,選擇更為合適、性能更好的模型。

監(jiān)督學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)的特性是在訓(xùn)煉模型時明確 標(biāo)記每一個數(shù)據(jù) 點的準(zhǔn)確結(jié)果 ,以便于找出它們相互間的關(guān)聯(lián),保證在導(dǎo)入未分配的數(shù)據(jù)點時,能夠準(zhǔn)確的作出預(yù)測分析或歸類 。

無監(jiān)督學(xué)習(xí):無監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征是算法在訓(xùn)練模型時期不對結(jié)果進行標(biāo)記,而是直接在各數(shù)據(jù)點間尋找有意義的關(guān)系,它的價值在于發(fā)現(xiàn)模式以及相關(guān)性。

強化學(xué)習(xí):強化學(xué)習(xí)是有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的結(jié)合,通常被用于解決更為復(fù)雜的問題。在實際應(yīng)用中,該類學(xué)習(xí)類型經(jīng)常用于控制機器人手臂、機器人導(dǎo)航等領(lǐng)域。另外,強化學(xué)習(xí)在物流、日程安排以及任務(wù)的戰(zhàn)略規(guī)劃等方面也強化學(xué)習(xí)很常見。

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