機(jī)器學(xué)習(xí)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機(jī)器學(xué)習(xí)是在1990年被提出來(lái),比人工智能(AL)晚了35年。機(jī)器學(xué)習(xí)讓我們通過(guò)算法來(lái)解決一些復(fù)雜的問(wèn)題。正如人工智能先驅(qū) Arthur Samuel 在 1959 中寫(xiě)道的那樣,機(jī)器學(xué)習(xí)是需要研究的領(lǐng)域,它給計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的能力而不是明確地編程能力。
大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是為特定場(chǎng)景開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)引擎。一個(gè)算法將接收到一個(gè)域的信息。舉個(gè)例子:一個(gè)人過(guò)去觀看過(guò)的電影,權(quán)衡輸入做出一個(gè)有用的預(yù)測(cè)(未來(lái)想看的不同電影的概率)。
通過(guò)計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)的能力,通過(guò)優(yōu)化任務(wù)衡量變量的可用數(shù)據(jù),做出算法,來(lái)對(duì)未來(lái)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。機(jī)器通過(guò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)。算法最初接收其輸出是已知的示例,此時(shí)要注意其預(yù)測(cè)和正確輸出之間的差異,并且調(diào)諧輸入的權(quán)重以提高其預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,直到它們被優(yōu)化。
因此,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的定義特征是:它們的預(yù)測(cè)的質(zhì)量會(huì)緊隨著它的經(jīng)驗(yàn)來(lái)不斷地改進(jìn)。
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