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机器学习基本概念

发布时间:2017/11/04 机器学习 标签机器学习浏览次数:327

概念:

多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

学科定位:

人工智能(Artificial Intelligence, AI)的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

定义:

探究和开发一系列算法来如何使计算机不需要通过外部明显的指示,而可以自己通过数据来学习,建模,并且利用建好的模型和新的输入来进行预测的学科。

Arthur Samuel (1959): 一门不需要通过外部程序指示而让计算机有能力自我学习的学科

Langley(1996) : “机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”

Tom Michell (1997): “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”

学习:

针对经验E (experience) 和一系列的任务 T (tasks) 和一定表现的衡量 P,如果随之经验E的积累,针对定义好的任务T可以提高表现P,就说计算机具有学习能力
例子: 下棋,语音识别,自动驾驶汽车等

机器学习的应用:

  •      语音识别
  •      自动驾驶
  •      语言翻译
  •      计算机视觉
  •      推荐系统
  •      无人机
  •      识别垃圾邮件

Demo:

人脸识别 无人驾驶汽车 电商推荐系统 置业市场需求:

LinkedIn所有职业技能需求量第一:机器学习,数据挖掘和统计分析人才

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