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[导读]   随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响,我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习&rdq

  随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响,我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇,对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词,希望帮助读者更清晰地理解,这项人工智能技术的内涵和潜能。

  1、机器学习

  汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系,根据他在《机器学习》一书中的定义,机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的,使用了计算机科学、统计学和人工智能以及其他学科的知识。机器学习研究的主要产物是算法,可以帮助基于经验的自动改善。这些算法可以在各个行业有广泛应用,包括计算机视觉、人工智能和数据挖掘。

  

  2、分类

  分类的含义是,打造模型,将数据分类进入不同的类别。这些模型的打造方式,是输入一个训练数据库,其中有预先标记好的类别,供算法进行学习。然后,在模型中输入类别未经标记的数据库,让模型基于它从训练数据库中所学到的知识,来预测新数据的类别。

  因为这类的算法需要明确的类别标记,因此,分类算是“监督学习”的一种形式。

  3、回归

  回归是与分类紧密联系在一起的。分类是预测离散的类别,而回归则适用的情况,是当预测“类别”由连续的数字组成。线性回归就是回归技术的一个例子。

  

  图片来源:KDNuggets

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