以下內(nèi)容中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的了解，和小編一起來(lái)看看吧。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)用于智能網(wǎng)絡(luò)流量管理

1. 帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)

網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)數(shù)據(jù)提供有關(guān)網(wǎng)絡(luò)性能的基本指標(biāo)。這些信息通常很難解釋?？紤]到網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)的大小和總數(shù)據(jù)具有巨大的價(jià)值。如果使用得當(dāng)，它可以大大提高性能。

帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)等新興技術(shù)可以幫助實(shí)時(shí)收集詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)遙測(cè)數(shù)據(jù)。最重要的是，在此類數(shù)據(jù)集上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助關(guān)聯(lián)延遲、路徑、交換機(jī)、路由器、事件等之間的現(xiàn)象，這在使用傳統(tǒng)方法的大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中很難指出。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，可以理解遙測(cè)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和模式，最終能夠根據(jù)從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的情況預(yù)測(cè)未來(lái)。這有助于管理未來(lái)的網(wǎng)絡(luò)中斷。

2. 資源分配和擁塞控制

每個(gè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)都有一個(gè)預(yù)定義的總吞吐量。它進(jìn)一步分為不同預(yù)定義帶寬的多個(gè)通道。在這種情況下，每個(gè)最終用戶的總帶寬使用量是靜態(tài)預(yù)定義的，網(wǎng)絡(luò)的某些部分總是會(huì)存在瓶頸，其中網(wǎng)絡(luò)被大量使用。

為了避免這種擁塞，可以訓(xùn)練有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)流量，并以網(wǎng)絡(luò)遇到最少瓶頸的方式推斷每個(gè)用戶的適當(dāng)帶寬限制量。

此類模型可以從網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)信息中學(xué)習(xí)，例如每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)用戶總數(shù)、每個(gè)用戶的歷史網(wǎng)絡(luò)使用數(shù)據(jù)、基于時(shí)間的數(shù)據(jù)使用模式、用戶跨多個(gè)接入點(diǎn)的移動(dòng)等。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

1、語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別=語(yǔ)音處理+機(jī)器學(xué)習(xí)。語(yǔ)音識(shí)別就是音頻處理技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)一般不會(huì)單獨(dú)使用，一般會(huì)結(jié)合自然語(yǔ)言處理的相關(guān)技術(shù)。目前的相關(guān)應(yīng)用有蘋果的語(yǔ)音助手siri等。

2、自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理=文本處理+機(jī)器學(xué)習(xí)。自然語(yǔ)言處理技術(shù)主要是讓機(jī)器理解人類的語(yǔ)言的一門領(lǐng)域。在自然語(yǔ)言處理技術(shù)中，大量使用了編譯原理相關(guān)的技術(shù)，例如詞法分析，語(yǔ)法分析等等，除此之外，在理解這個(gè)層面，則使用了語(yǔ)義理解，機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)。作為唯一由人類自身創(chuàng)造的符號(hào)，自然語(yǔ)言處理一直是機(jī)器學(xué)習(xí)界不斷研究的方向。按照百度機(jī)器學(xué)習(xí)專家余凱的說(shuō)法“聽(tīng)與看，說(shuō)白了就是阿貓和阿狗都會(huì)的，而只有語(yǔ)言才是人類獨(dú)有的”。如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行自然語(yǔ)言的的深度理解，一直是工業(yè)和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。

可以看出機(jī)器學(xué)習(xí)在眾多領(lǐng)域的外延和應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展促使了很多智能領(lǐng)域的進(jìn)步，改善著我們的生活。

3、自動(dòng)駕駛

配備機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自動(dòng)駕駛汽車可以做出更好的決策、識(shí)別和分類物體，以及解釋情況。

在世界的日常運(yùn)作中，人類已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，技術(shù)的融合只會(huì)越來(lái)越緊密。人工智能及其子類機(jī)器學(xué)習(xí)在整個(gè)創(chuàng)新時(shí)代引起了巨大的漣漪，以至于連自動(dòng)駕駛汽車都成為了未來(lái)。一些跨國(guó)企業(yè)，如Tesla、Google，已經(jīng)啟動(dòng)了Waymo One等自動(dòng)駕駛項(xiàng)目，以促進(jìn)由于機(jī)器學(xué)習(xí)而成為可能的自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)。下面展開(kāi)其在這一創(chuàng)新中的作用。

自動(dòng)駕駛汽車，也被稱為自動(dòng)駕駛汽車或機(jī)器人汽車，是一個(gè)集成機(jī)器學(xué)習(xí)、車輛自動(dòng)化硬件和軟件的整體。汽車的硬件不斷收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，而軟件則對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，進(jìn)一步部署到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中。ML算法本質(zhì)上是通過(guò)從先前事件中收集到的數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)其決策制定，并確定最佳的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)行動(dòng)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，ML算法會(huì)隨著數(shù)據(jù)的增加而提高其有效性。

在現(xiàn)實(shí)世界中，影響汽車即將取得成功的技術(shù)是傳感攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)，使其能夠清楚地評(píng)估速度、位置、尺寸和更多周圍環(huán)境。通過(guò)雷達(dá)波脈沖協(xié)助在夜間探測(cè)被遮蔽的物體，并確定物體的速度和位置。此外，這些汽車?yán)脩T性測(cè)量單元來(lái)控制車輛的加速度和位置。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如果你對(duì)本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!