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[導(dǎo)讀]   隨著人工智能(AI)技術(shù)對(duì)各行各業(yè)有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報(bào)告中聽到“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”、“增強(qiáng)學(xué)習(xí)&rdq

  隨著人工智能(AI)技術(shù)對(duì)各行各業(yè)有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報(bào)告中聽到“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”、“增強(qiáng)學(xué)習(xí)”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等詞匯,對(duì)于非專業(yè)人士來說略為玄幻。這篇文章為讀者梳理了包括這些在內(nèi)的12個(gè)關(guān)鍵詞,希望幫助讀者更清晰地理解,這項(xiàng)人工智能技術(shù)的內(nèi)涵和潛能。

  1、機(jī)器學(xué)習(xí)

  湯姆·米歇爾教授任職于卡內(nèi)基梅隴大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、機(jī)器學(xué)習(xí)系,根據(jù)他在《機(jī)器學(xué)習(xí)》一書中的定義,機(jī)器學(xué)習(xí)是“研究如何打造可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改善的計(jì)算機(jī)程序”。機(jī)器學(xué)習(xí)在本質(zhì)上來說是跨學(xué)科的,使用了計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和人工智能以及其他學(xué)科的知識(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)研究的主要產(chǎn)物是算法,可以幫助基于經(jīng)驗(yàn)的自動(dòng)改善。這些算法可以在各個(gè)行業(yè)有廣泛應(yīng)用,包括計(jì)算機(jī)視覺、人工智能和數(shù)據(jù)挖掘。

  

  2、分類

  分類的含義是,打造模型,將數(shù)據(jù)分類進(jìn)入不同的類別。這些模型的打造方式,是輸入一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù),其中有預(yù)先標(biāo)記好的類別,供算法進(jìn)行學(xué)習(xí)。然后,在模型中輸入類別未經(jīng)標(biāo)記的數(shù)據(jù)庫(kù),讓模型基于它從訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中所學(xué)到的知識(shí),來預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù)的類別。

  因?yàn)檫@類的算法需要明確的類別標(biāo)記,因此,分類算是“監(jiān)督學(xué)習(xí)”的一種形式。

  3、回歸

  回歸是與分類緊密聯(lián)系在一起的。分類是預(yù)測(cè)離散的類別,而回歸則適用的情況,是當(dāng)預(yù)測(cè)“類別”由連續(xù)的數(shù)字組成。線性回歸就是回歸技術(shù)的一個(gè)例子。

  

  圖片來源:KDNuggets

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