資料介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究領(lǐng)域之一
任何一個沒有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)都很難被認(rèn)為是一個真正的智能系統(tǒng)
經(jīng)典定義:利用經(jīng)驗改善系統(tǒng)自身的性能
隨著該領(lǐng)域的發(fā)展,主要做智能數(shù)據(jù)分析
并已成為智能數(shù)據(jù)分析技術(shù)的源泉之一
典型任務(wù):預(yù)測(例如:天氣預(yù)報)
主要范式的發(fā)展:
80年代中葉以前:符號主義,代表:ILP
受到傳統(tǒng)人工智能研究的深刻影響,以邏輯推理為基礎(chǔ)
80年代中葉至90年代初:連接主義,代表:NN
對傳統(tǒng)人工智能的批評:“看上去漂亮,但解決不了實際問題”
對上述批評,AI的不同分支學(xué)科實際上都做出了自己的回應(yīng),ML的回應(yīng)是連接主義受到重視
NN并不漂亮(至少在理論體系上遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有ILP那么漂亮),但解決了很多實際問題
90年代中葉至今:統(tǒng)計學(xué)習(xí),代表:SVM
NN雖然解決了不少問題,但解決問題時的“試錯性”引來了“trick”的批評
作為回應(yīng),統(tǒng)計學(xué)習(xí)開始占據(jù)支配地位。雖然SVM仍然有“試錯性”,但畢竟在理論基礎(chǔ)上比NN漂亮得多(實際上,統(tǒng)計學(xué)習(xí)與連接主義一脈相承)
現(xiàn)在:?
統(tǒng)計學(xué)習(xí)并不是萬能的,有很多問題不能解決(或不能很好地解決),例如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)
作為回應(yīng),以邏輯為基礎(chǔ)的符號主義與統(tǒng)計學(xué)習(xí)的結(jié)合開始受到重視
作為支持和服務(wù)技術(shù)的“普適機(jī)器學(xué)習(xí)”帶來了挑戰(zhàn)和機(jī)遇:
出現(xiàn)了很多被傳統(tǒng)ML研究忽視、但非常重要且尚無好的解決方案的問題(下面將以醫(yī)療和金融為代表來舉幾個例子)
ML支持和服務(wù)的學(xué)科領(lǐng)域越多,新問題越多
ML與眾多學(xué)科領(lǐng)域產(chǎn)生了交叉,而交叉領(lǐng)域正是大有可為處
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