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机器学习

机器学习人工智能、深度学习是什么关系?

1956 年提出 AI 概念,短短3年后(1959) Arthur Samuel 就提出了机器学习的概念:

Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.

机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。

所以,机器学习不是某种具体的算法,而是很多算法的统称。

机器学习包含了很多种不同的算法,深度学习就是其中之一,其他方法包括决策树,聚类,贝叶斯等。

深度学习的灵感来自大脑的结构和功能,即许多神经元的互连。人工神经网络(ANN)是模拟大脑生物结构的算法。

不管是机器学习还是深度学习,都属于人工智能(AI)的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的图来表示:

人工智能、机器学习、深度学习的关系
人工智能、机器学习、深度学习的关系

 

什么是机器学习?

在解释机器学习的原理之前,先把最精髓的基本思路介绍给大家,理解了机器学习最本质的东西,就能更好的利用机器学习,同时这个解决问题的思维还可以用到工作和生活中。

机器学习的基本思路

  1. 把现实生活中的问题抽象成数学模型,并且很清楚模型中不同参数的作用
  2. 利用数学方法对这个数学模型进行求解,从而解决现实生活中的问题
  3. 评估这个数学模型,是否真正的解决了现实生活中的问题,解决的如何?

无论使用什么算法,使用什么样的数据,最根本的思路都逃不出上面的3步!

机器学习的基本思路
机器学习的基本思路

当我们理解了这个基本思路,我们就能发现:

不是所有问题都可以转换成数学问题的。那些没有办法转换的现实问题 AI 就没有办法解决。同时最难的部分也就是把现实问题转换为数学问题这一步。

 

机器学习的原理

下面以监督学习为例,给大家讲解一下机器学习的实现原理。

假如我们正在教小朋友识字(一、二、三)。我们首先会拿出3张卡片,然后便让小朋友看卡片,一边说“一条横线的是一、两条横线的是二、三条横线的是三”。

机器学习原理说明1

不断重复上面的过程,小朋友的大脑就在不停的学习。

机器学习原理说明2

当重复的次数足够多时,小朋友就学会了一个新技能——认识汉字:一、二、三。

机器学习原理说明3

我们用上面人类的学习过程来类比机器学习。机器学习跟上面提到的人类学习过程很相似。

  • 上面提到的认字的卡片在机器学习中叫——训练集
  • 上面提到的“一条横线,两条横线”这种区分不同汉字的属性叫——特征
  • 小朋友不断学习的过程叫——建模
  • 学会了识字后总结出来的规律叫——模型

通过训练集,不断识别特征,不断建模,最后形成有效的模型,这个过程就叫“机器学习”!

机器学习原理说明4

 

监督学习、非监督学习、强化学习

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