人類在學(xué)習(xí)成長的過程中,積累了很多歷史經(jīng)驗,將經(jīng)驗進(jìn)行歸納總結(jié),得到規(guī)律,因此當(dāng)人類遇到些問題時,總能從事物的發(fā)展規(guī)律找到方向,進(jìn)行推測;而機(jī)器學(xué)習(xí)中的訓(xùn)練和預(yù)測過程可以近似看作人類的歸納和推測的過程。
機(jī)器學(xué)習(xí)思想并不復(fù)雜,僅僅是對人類學(xué)習(xí)成長過程的一個模擬,由于機(jī)器學(xué)習(xí)不是通過編程的形式得出結(jié)果,因此它的處理過程不是因果的邏輯,而是通過歸納思想得出相關(guān)結(jié)論。
機(jī)器學(xué)習(xí)的閃光點,是針對那些使用傳統(tǒng)方法太過復(fù)雜——甚至根本不存在已知算法的問題。
例如語音識別,假如你想寫一個能夠區(qū)分出“一”和“二”的程序。你會想到,“二”(two)的讀音是以一個高音(“T”)開始,所以你可以硬編碼出一個測量高音強(qiáng)度的算法,然后用它來區(qū)分“一”和“二”。但是想想數(shù)以百萬計的不同人群所說的成千上萬的詞句,加之其所處的吵鬧環(huán)境,以及所使用的幾十種不同的語言,很顯然,這種技術(shù)不可能得以擴(kuò)展。迄今為止,最好的解決方案是寫一個能夠自己學(xué)習(xí)的算法,然后針對每個字給它提供許多錄音示例。
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來挖掘海量數(shù)據(jù),可以幫助我們發(fā)現(xiàn)那些此前并非立見端倪的模式。
最后,機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助人類學(xué)習(xí),通過檢視機(jī)器學(xué)習(xí)算法以了解它們學(xué)到了什么。
本文整合自:傳智播客、語言中文網(wǎng)
審核編輯:符乾江
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