什么是机器学习

_机器学习定义 时间:2019-03-30 08:16:22 阅读:19次

什么是机器学习

  机器学习是人工智能(AI)的一种应用,它使系统能够在不明确编程的情况下自动学习和改进经验。机器学习侧重于开发可以访问数据并使用它自己学习的计算机程序。

  学习过程从观察或数据开始,例如示例,直接经验或指导,以便根据我们提供的示例查找数据中的模式并在将来做出更好的决策。主要目的是让计算机在没有人为干预或协助的情况下自动学习,并相应地调整行动。

机器学习定义

  机器学习算法通常被分类为有监督或无监督。

受监督的机器学习算法可以使用标记的示例将过去学到的内容应用于新数据以预测未来事件。从对已知训练数据集的分析开始,学习算法产生推断函数以对输出值进行预测。在经过充分培训后,系统能够为任何新输入提供目标。学习算法还可以将其输出与正确的预期输出进行比较并找到错误,以便相应地修改模型。
相反,当用于训练的信息既未被分类也未被标记时,使用无监督的机器学习算法。无监督学习研究系统如何推断函数来描述未标记数据的隐藏结构。该系统没有找出正确的输出,但它探索了数据并可以从数据集中得出推论来描述未标记数据的隐藏结构。
半监督机器学习算法介于有监督和无监督学习之间,他们使用标记和未标记的数据进行培训 - 通常是少量标记数据和大量未标记数据。使用此方法的系统能够显着提高学习准确性。通常,当获取的标记数据需要熟练和相关的资源以便训练/从中学习时,选择半监督学习。否则,获取未标记的数据通常不需要额外的资源。
增强机器学习算法是一种学习方法,通过生成操作并发现错误或奖励来与其环境进行交互。试错法搜索和延迟奖励是强化学习最相关的特征。此方法允许计算机和软件代理自动确定特定上下文中的理想行为,以便最大化其性能。代理人需要简单的奖励反馈才能了解哪种行为最佳;这被称为强化信号。

  机器学习可以分析大量数据。虽然它通常可以提供更快,更准确的结果,以便识别有利可图的机会或危险的风险,但它可能还需要额外的时间和资源来正确地进行培训。将机器学习与人工智能和认知技术相结合,可以使其在处理大量信息方面更加有效。

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