一直以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。

機(jī)器學(xué)習(xí)是指機(jī)器通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法，對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)而利用生成的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)業(yè)務(wù)。它是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(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。在許多應(yīng)用中，需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來(lái)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在以下場(chǎng)景：

營(yíng)銷類場(chǎng)景：商品推薦、用戶群體畫像或廣告精準(zhǔn)投放。

金融類場(chǎng)景：貸款發(fā)放預(yù)測(cè)、金融風(fēng)險(xiǎn)控制、股票走勢(shì)預(yù)測(cè)或黃金價(jià)格預(yù)測(cè)。

社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)關(guān)系挖掘場(chǎng)景：微博粉絲領(lǐng)袖分析或社交關(guān)系鏈分析。

文本類場(chǎng)景：新聞分類、關(guān)鍵詞提取、文章摘要或文本內(nèi)容分析。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理場(chǎng)景：圖片分類或圖片文本內(nèi)容提取。

其它各類預(yù)測(cè)場(chǎng)景：降雨預(yù)測(cè)或足球比賽結(jié)果預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)包括傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)分為以下幾類：

有監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)：每個(gè)樣本都有對(duì)應(yīng)的期望值，通過(guò)搭建模型，實(shí)現(xiàn)從輸入特征向量到目標(biāo)值的映射。例如解決回歸和分類問(wèn)題。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)：所有樣本沒(méi)有目標(biāo)值，期望從數(shù)據(jù)本身發(fā)現(xiàn)一些潛在規(guī)律。例如解決聚類問(wèn)題。

增強(qiáng)學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)：相對(duì)比較復(fù)雜，系統(tǒng)和外界環(huán)境不斷交互，根據(jù)外界反饋決定自身行為，達(dá)到目標(biāo)優(yōu)異化。例如阿爾法圍棋和無(wú)人駕駛。

機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是“使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)新數(shù)據(jù)做出決定或預(yù)測(cè)”。也就是說(shuō)計(jì)算機(jī)利用以獲取的數(shù)據(jù)得出某一模型，然后利用此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法，這個(gè)過(guò)程跟人的學(xué)習(xí)過(guò)程有些類似，比如人獲取一定的經(jīng)驗(yàn)，可以對(duì)新問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是人工智能的分支，目的都是讓機(jī)器具備自我學(xué)習(xí)的能力。它們之間的區(qū)別如下：

機(jī)器學(xué)習(xí)通常使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型和算法來(lái)構(gòu)建決策函數(shù)，但它需要人來(lái)定義特征選擇和模型架構(gòu)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種程序員提供輸入和輸出數(shù)據(jù)和決策函數(shù)的算法，然后由機(jī)器自動(dòng)調(diào)整算法的參數(shù)以獲得最佳的輸出。

而深度學(xué)習(xí)采用了一種被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒模型，可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。與機(jī)器學(xué)習(xí)不同，深度學(xué)習(xí)需要的輸入數(shù)據(jù)是原始的，未經(jīng)處理或提取特征的數(shù)據(jù)，并從其開始自動(dòng)學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由幾層互相連接的神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元可以接收和處理來(lái)自前一層的輸入，并生成輸出信號(hào)傳遞到下一層。

這兩種方法的不同點(diǎn)如下：

特征提取：機(jī)器學(xué)習(xí)需要人類工程師提取數(shù)據(jù)特征，而深度學(xué)習(xí)則可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中進(jìn)行特征提取。

數(shù)據(jù)需求：機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要大量標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而深度學(xué)習(xí)可以處理數(shù)量較少的數(shù)據(jù)或者非標(biāo)記的大規(guī)模數(shù)據(jù)。

模型復(fù)雜度：深度學(xué)習(xí)通常包含了很多的層和參數(shù)，導(dǎo)致模型更復(fù)雜，但在某些應(yīng)用中具有更高的準(zhǔn)確率和精度。

算法速度：由于深度學(xué)習(xí)中需要訓(xùn)練大量的參數(shù)，因此深度學(xué)習(xí)算法需要更多的計(jì)算資源，而機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常運(yùn)行速度較快。

總之，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是非常重要的領(lǐng)域，由于其原理和應(yīng)用的不同，各自都有其適用的范圍和應(yīng)用。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，希望大家對(duì)本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁(yè)頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。