关于机器学习 有这几件事每个人都应该了解

  次阅读 来源:互联网(转载协议) 2016-09-23 16:01 我要评论(0)

直到目前为止,要在电脑上完成一个最简单的任务仍然需要极其复杂且精确的指令说明。

我们身边还有谁记得如何用穿孔卡片编程吗?又有谁还会使用DOS呢?

计算机编程语言已经经过了多年的发展,但现在需要跨越的最大一步就是消除复杂编程。换句话说,教会计算机自学就被称为机器学习

机器学习是一种非常有前景的技术,它的能力是飞跃性的提升,在不久的将来会实实在在、潜移默化地影响我们每个人和每个领域。正因如此,有几件事我认为每个人都应该了解。

| 是什么

不同于以往准确地指示计算机应该如何执行才能解决问题,在使用机器学习时,程序员无需告诉它应该如何学习才能解决问题。

机器学习在本质上是非常高级的统计应用,可以学习如何识别数据模式,并根据这些模式做出预测。如果感动兴趣的话可以打开此处网站链接,有一个关于机器学习工作原理的可视化介绍。

机器学习的研究早在1950年代就开始了,当时的计算机科学家想出了如何教计算机下棋。在那之后,随着计算能力的提高,计算机能够识别复杂的模式,也因此可以做出预测和解决问题。

机器学习算法通常会给出一套“教学”的数据,然后要求通过这些数据来回答问题。例如,你可能提供了一组用于计算机教学的照片,其中某些会说“这是一只猫”,另一些会说“这不是一只猫”。然后你可以向计算机展示一系列的新照片,它就会开始自己判断哪些是猫的照片。

机器学习就是在不断地加大其“教学”数据集,无论判断对错,每张被辨识过的照片都会被添加到数据集中,这样程序就会变得越来越“聪明”,也能更好地完成其任务。

实际上,这就是学习过程。

| 有何魅力

计算机现在可以大胆地进入任何一个与我们息息相关的领域。虽然技术在许多情况下还不完善,但因为机器学习特殊的概念,可以不知疲倦地不断提高其性能,理论上没有天花板上,只会变得越来越好。

如我们之前举的猫的照片的例子,计算机现在可以“看见”图片并对其分类,还可以“阅读”图中的文字和数字,甚至是识别某个人或某个地方。他们不仅是有阅读文本的能力,也能通过理解上下文判断代表的情绪是积极的还是消极的。

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