本文主要是介绍【机器学习-一-基础概念篇】,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
机器学习
- 定义
- 分类
- 算法
- 应用
定义
机器学习最早是被Arthur Samuel 提出的一个概念,指计算机无需明确编程即可学习的研究领域。1950年他发明的跳棋程序,这个人机对弈游戏让他的声名鹊起,机器学习这个概念才进入大众的是视线。
在这个跳棋程序里,他编程了一种算法,这个程序与Arthur下了数万次跳棋,计算机逐渐学会了下在哪里有更大的可能会赢得比赛,哪里会输,通过这种方法,最终计算机比发明人本人更会下跳棋。
分类
机器学习分为监督学习和非监督学习。
其中监督学习是现实世界中用的最多的,而且是目前进度最快的。非监督学习常用在聚类等,我们会在下一节继续深入学习这些分类的应用和概念。
另外还有RL,也就是Reinforcement learning,强化学习,这是另外一种学习算法,但是通常我们把机器学习就分为上面两类
算法
机器学习中最重要的就是算法了,算法是机器学习是实现功能的工具,当然仅仅有了这些功能还不够,机器学习里还要学会如何去运用这些算法,这些就是机器学习的主要学习内容,也是系列课的主要内容
应用
机器学习现在应用广泛,其中最出名的就是AI,人们期望AI最终能够像人一样聪明的活动,这就是AGI,是目前研究的主要方向。
机器学习当然也包括其他应用,包括自动驾驶、大规模农业应用等等。
这篇关于【机器学习-一-基础概念篇】的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!