一直以來，機器學習都是大家的關(guān)注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)頇C器學習的相關(guān)介紹，詳細內(nèi)容請看下文。
機器學習是指機器通過統(tǒng)計學算法，對大量歷史數(shù)據(jù)進行學習，進而利用生成的經(jīng)驗?zāi)Ｐ椭笇?dǎo)業(yè)務(wù)。它是一門多領(lǐng)域交叉學科，專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。在許多應(yīng)用中，需要機器使用歷史數(shù)據(jù)訓練模型，然后使用該模型來對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測或分類。
目前機器學習主要應(yīng)用在以下場景：
營銷類場景：商品推薦、用戶群體畫像或廣告精準投放。
金融類場景：貸款發(fā)放預(yù)測、金融風險控制、股票走勢預(yù)測或黃金價格預(yù)測。
社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)關(guān)系挖掘場景：微博粉絲領(lǐng)袖分析或社交關(guān)系鏈分析。
文本類場景：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)處理場景：圖片分類或圖片文本內(nèi)容提取。
其它各類預(yù)測場景：降雨預(yù)測或足球比賽結(jié)果預(yù)測。
機器學習包括傳統(tǒng)機器學習和深度學習。傳統(tǒng)機器學習分為以下幾類：
有監(jiān)督學習(Supervised Learning)：每個樣本都有對應(yīng)的期望值，通過搭建模型，實現(xiàn)從輸入特征向量到目標值的映射。例如解決回歸和分類問題。
無監(jiān)督學習(Unsupervised Learning)：所有樣本沒有目標值，期望從數(shù)據(jù)本身發(fā)現(xiàn)一些潛在規(guī)律。例如解決聚類問題。
增強學習(Reinforcement Learning)：相對比較復(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，達到目標優(yōu)異化。例如阿爾法圍棋和無人駕駛。
機器學習的核心是“使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學習，然后對新數(shù)據(jù)做出決定或預(yù)測”。也就是說計算機利用以獲取的數(shù)據(jù)得出某一模型，然后利用此模型進行預(yù)測的一種方法，這個過程跟人的學習過程有些類似，比如人獲取一定的經(jīng)驗，可以對新問題進行預(yù)測。
機器學習和深度學習都是人工智能的分支，目的都是讓機器具備自我學習的能力。它們之間的區(qū)別如下：
機器學習通常使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型和算法來構(gòu)建決策函數(shù)，但它需要人來定義特征選擇和模型架構(gòu)。機器學習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，然后由機器自動調(diào)整算法的參數(shù)以獲得最佳的輸出。
而深度學習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)進行自我學習。與機器學習不同，深度學習需要的輸入數(shù)據(jù)是原始的，未經(jīng)處理或提取特征的數(shù)據(jù)，并從其開始自動學習。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由幾層互相連接的神經(jīng)元組成，每個神經(jīng)元可以接收和處理來自前一層的輸入，并生成輸出信號傳遞到下一層。
這兩種方法的不同點如下：
特征提取：機器學習需要人類工程師提取數(shù)據(jù)特征，而深度學習則可以自動從原始數(shù)據(jù)中進行特征提取。
數(shù)據(jù)需求：機器學習通常需要大量標記的訓練數(shù)據(jù)，而深度學習可以處理數(shù)量較少的數(shù)據(jù)或者非標記的大規(guī)模數(shù)據(jù)。
模型復(fù)雜度：深度學習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)用中具有更高的準確率和精度。
算法速度：由于深度學習中需要訓練大量的參數(shù)，因此深度學習算法需要更多的計算資源，而機器學習算法通常運行速度較快。
總之，機器學習和深度學習都是非常重要的領(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)機器學習的內(nèi)容，希望大家對本次分享的內(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)頁頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。
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