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人工智能-机器学习基本概念

文章来源:广州腾科网络技术有限公司 已帮助:1422人

机器学习是人工智能中的一个热点内容,我们也都在很多的技术文章中都可以看到这个词,那么到底什么是机器学习呢?机器学习中又有哪些算法呢?接下来,我们就一起来看一下。

机器学习(machine learning),是研究“学习算法”的一门学问。所谓“学习”是指:对于某类任务T和性能度量P,一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。


其中:

任务T:也就是学习算法,机器学习系统通过学习算法学会如何处理样本数据。

经验E:我们可以理解为数据,大部分学习算法可以理解为在某个数据集上获取经验

性能度量P:在数据处理完后,我们需要对得到的经验模型进行评估,例如:可以通过精确率,错误率等等方法。

如果对上面的说法不太能理解的话,我们可以通过下面这两张图来进一步了解。

我们人类在碰到一个新问题的时候,会根据以往的经验,所总结出来的规律去进行判断,从而找到解决问题的方法。

而机器学习就是类似人类处理问题的方式,通过计算机对以往历史数据的分析,从中找出这些数据的变化规律,然后通过这个规律去对对新的数据进行预测,分类等操作。

那么机器学习算法和传统基于规则的算法又有什么不同呢?

传统基于规则的算法是通过使用显性的编程方式来解决问题,其中的规则可以被人工明确的。

而机器学习算法是通过使用样本数据进行训练,得出这些数据的变化规律去解决问题。决策的规则复杂或者难以描述,而且这些规则是由机器自动学习获取的,而不是认为明确的。

▼那么什么时候使用机器学习呢?

◆当问题解决方案过于复杂,人为处理难度大。

◆问题可能涉及大量的数据却没明确的数据分布函数,对数据进行分析的成本高。

◆数据分布本身随时间变化,需要程序不停的重新适应,比如预测商品销售的趋势。

遇到以上这些情况,我们就可以考虑使用机器学习了。

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