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机器学习到底是什么,如何使用这项技术?

作者:互联网

1. 人工智能与机器学习

一个常常让大众感到困惑的问题是:人工智能(AI),机器学习(ML),深度学习(DL),机器视觉(CV)以及自然语言处理(NLP)之间是什么关系?

从科普角度粗略地说,人工智能涵盖了其他所有概念[图1],而机器学习是人工智能的一个子方向,而深度学习又是机器学习中的一类方法。至于机器视觉与自然语言处理,它们是人工智能领域的两个具体应用,而且往往会用到深度学习。

图1. 人工智能与相关概念间的关系

2. 什么是机器学习?

越是简单的概念其实越难解释。比如有人提到机器学习问题事实上是一个「优化问题」,有人认为是机器学习是一个「编程概念」,也有人认为现阶段的机器学习是「统计推断」。

从不同的角度看,这些说法都有道理。我个人比较喜欢Tom Mitchell对于「学习任务」的定义[1]:

每个机器学习都可以被精准地定义为:1) 任务T;2) 训练过程E;3) 模型表现P。而学习过程则可以被拆解为「为了实现任务T」,我们「通过训练过程E」,逐步「提高表现P」的一个过程。

比如我们想要做一个模型来判断一张图片是猫还是狗(任务T)。为了提高模型的准确度(模型表现P),我们不断给模型提供图片让其学习猫与狗的区别(训练过程E)。在这个学习过程中,我们所得到的最终模型就是机器学习的产物,而训练过程就是学习过程。「机器学习」和「人类学习」是可以做类比的。套用刚才的公式:为了在高考中得到高分(任务T),小王每天做10套模拟题(训练E),并不断参加模考检测自己的错误率(评估P)。

但除了相似性以外,机器与人

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来源: https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/104686215