機器學(xué)習vs.人工智能：定義和重要性

　　機器學(xué)習，有時(shí)也稱(chēng)為計算智能，近年來(lái)已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò )、電子商務(wù)，甚至醫藥和醫療保健等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域，其目標是開(kāi)發(fā)學(xué)習計算技術(shù)以及構建能夠自動(dòng)獲取知識的系統。

　　學(xué)習系統是一種計算機程序，它通過(guò)成功解決過(guò)去的問(wèn)題積累的經(jīng)驗做出決策。盡管應用時(shí)間不長(cháng)，但是有許多不同的學(xué)習算法，該領(lǐng)域是計算領(lǐng)域最熱門(mén)的領(lǐng)域之一，并且定期發(fā)布一些新的技術(shù)和算法。

　　機器學(xué)習vs.人工智能

　　許多人認為機器學(xué)習和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準確。人工智能有幾種定義，這其中包含機器學(xué)習的廣泛概念。一個(gè)被廣泛接受的定義是，人工智能由依賴(lài)人類(lèi)行為來(lái)解決問(wèn)題的計算機制組成。換句話(huà)說(shuō)，技術(shù)使計算機就像人類(lèi)一樣“思考”來(lái)執行任務(wù)。

　　人類(lèi)能夠分析數據，發(fā)現其中的模式或趨勢，從中進(jìn)行更明智的分析，然后使用結論做出決策。在某種意義上，人工智能也遵循同樣的原則。通常，人們完成任務(wù)越多，就越熟練。這是具有學(xué)習能力的結果。經(jīng)常重復或執行相關(guān)程序對人們來(lái)說(shuō)是一種培訓。在人工智能系統中也會(huì )發(fā)生類(lèi)似的事情：公開(kāi)獲取或記錄在專(zhuān)用平臺上的數據用作人工智能算法的培訓。

　　那么培訓是如何完成的?為此目的有幾種算法。這一切都取決于應用程序以及它們背后的組織或人員。在這里，最重要的是知道在這一點(diǎn)上機器學(xué)習是有意義的。

　　什么是機器學(xué)習?

　　機器學(xué)習也是一個(gè)有多種定義的概念，但在其核心，機器學(xué)習是一個(gè)可以根據自身經(jīng)驗自主修改其行為的系統，其人為干擾很小。這種行為修改基本上包括建立邏輯規則，目的是提高任務(wù)的性能，或者根據應用程序做出最適合場(chǎng)景的決策。這些規則是根據分析數據中的模式識別生成的。

　　例如，如果一個(gè)人在搜索引擎中鍵入“勇敢”這個(gè)詞，該服務(wù)需要分析一系列參數來(lái)決定是否顯示類(lèi)似于激怒或勇敢的結果，這可能有兩種含義。在眾多可用參數中有用戶(hù)搜索歷史：例如，如果在尋找“勇敢”之前幾分鐘，則最有可能出現第二種意義。這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子，但它說(shuō)明了機器學(xué)習的一些重要方面。

　　重要的是，系統必須根據大量數據進(jìn)行分析，這是搜索者必須放棄的一個(gè)標準，因為他們接收了數百萬(wàn)次訪(fǎng)問(wèn)，因此這是一個(gè)培訓標準。

　　另一個(gè)方面是持續的數據輸入，有利于識別新標準。假設“勇敢”這個(gè)詞成為與文化運動(dòng)相關(guān)的俚語(yǔ)，通過(guò)機器學(xué)習，搜索引擎將能夠識別指向該術(shù)語(yǔ)的新含義的模式，并且在一段時(shí)間之后，將能夠在搜索結果中考慮它。

　　機器學(xué)習有幾種方法。眾所周知的一種方法稱(chēng)之為“深度學(xué)習”，其中大量數據來(lái)自多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，這些算法受到解決復雜問(wèn)題的大腦神經(jīng)元結構的啟發(fā)，例如圖像中的物體識別。

　　機器學(xué)習的例子

　　機器學(xué)習的使用正在演變成各種各樣的應用，人們當今擁有的許多技術(shù)資源都基于人工智能和機器學(xué)習。

　　·自治數據庫 - 借助機器學(xué)習，自治數據庫處理以前由管理人員(DBA)執行的若干任務(wù)，允許這些專(zhuān)業(yè)人員處理其他活動(dòng)，從而降低因為人為錯誤導致的應用程序不可用的風(fēng)險。

　　·打擊支付系統中的欺詐行為 - 每秒都會(huì )產(chǎn)生各種信用卡欺詐和其他支付方式的嘗試。機器學(xué)習允許反欺詐系統在成功之前識別其中的大部分。

　　·文本翻譯——翻譯必須考慮場(chǎng)景、區域表達式和其他參數。由于采用機器學(xué)習，自動(dòng)翻譯越來(lái)越精確。

　　·內容推薦——視頻和音頻流平臺使用機器學(xué)習來(lái)分析用戶(hù)查看或拒絕的內容的歷史記錄，以便為他們提供符合其意愿的建議。