了解机器学习的范围及其应用

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自动驾驶汽车、自动监控系统和个人机器人。的范围 机器学习 是巨大的,而且每天都在增长。机器学习已经成为我们生活中的一个巨大部分,然而许多人并不了解机器学习的工作原理。有时,即使是精通技术的人似乎也对机器学习的概念感到困惑。虽然机器学习在开始时可能看起来令人生畏,但它是有价值的东西,需要了解。除了科技领域,科学研究人员表示,了解机器学习可以提高我们的运动技能,因为它影响我们形成一种系统的思维方式。

未来是否会看到机器人取代人类的工作?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

什么是机器学习?

首先,了解什么是机器学习很重要。汤姆-米切尔(C.M.U的C.S教授)将机器学习归类为一个计算机程序,如果它在 "T "类任务中的表现,用 "P "来衡量,随着经验 "E "的增加,就可以说它从经验 "E "中学习。简而言之,机器学习的本质是 当一个计算机程序可以改善其执行某项任务的方式时,与之前的表现相比.如果一个计算机程序在每次游戏中都能持续改进,那么这个计算机程序就是在使用机器学习来提高其性能。

这就产生了一个关键问题,即计算机程序如何能够自我学习。例如,大多数程序的行为都是按照指示的方式进行的。对于绝大多数的计算机程序来说,程序能做什么,不能做什么,都有相应的准则和限制。因此,起初看来,程序能够从经验中学习,并在每次任务后都能改进,这似乎很奇怪。然而,这正是机器学习的目的和专长。机器学习使计算机程序具有学习和改进的能力。计算机程序体现机器学习的两种主要方式是通过监督学习和强化学习。

监督学习与强化学习

监督学习是指使用现有数据训练机器做某事。机器被输入成吨的数据,算法使用它们之前分析过的数据来学习并做出决定。例如,如果一台机器被输入了大量关于房地产行业的数据,那么它很快就会学会根据经济、股市、税率和人口增长等因素来理解住房市场。

另一方面,强化学习采用了一种不同的机器学习方法。强化学习给机器提供随机或零星的数据。在经历了大量的数据后,机器能够做出模式和判断,从中学习。然后对这些模式进行评估和纠正,使机器对手头的任务有更好的理解。例如,幼儿通过听周围的人说话来学习一种语言。在不断听到随机的单词和短语后,他们开始制作一个对他们有意义的模式。这使他们能够相当迅速地学习一种语言并与他人互动。同样的概念正被应用于自然语言处理系统。

机器学习的范围和一些应用

-预测安全漏洞,发现恶意软件和数据中的其他异常情况
-个性化推荐(例如:Netflix、Amazon)。
-根据偏好改进在线搜索结果
-自然语言处理
-智能汽车和智能家居(物联网)
可穿戴技术特别是在医疗保健方面

机器学习算法助推无人驾驶汽车

关于机器学习的最新研究

目前机器学习的发展主要集中在对神经网络的改造上。研究人员认为,通过精简神经网络,机器将有可能模仿人类的学习过程。这些新的学习框架可以成为极其强大的工具,它们有能力极大地改变任何行业。机器学习领域每天都在不断取得新的突破,它有可能彻底改变我们的未来。

随着机器学习的范围迅速扩大,企业和研究人员经常需要咨询 机器学习专家 以帮助编写算法和开发有效的AI/ML解决方案。机器学习是否会接管每个行业,人形机器人和智能汽车是否会在家庭中变得普遍?我们将不得不等待和观察。


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关于作者

Manoj Kumar是一位科技/创业爱好者。他目前的研究领域包括物联网、大数据和人工智能。他非常期待看到技术将如何改变未来。推特。@manoj_kumar_99

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不,谢谢,我现在不打算雇用。