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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 13
1
AI & Data

人機結合 數據與學習系列 第 13

機器學習之淺談

人的科技文明發展始終來自於人性

"機器學習"之所以叫做機器學習,顧名思義就是需要靠人類給予機器或是平台與工具,輸入資料大量的資料,及數據和大量的函數與變數,來提供機器、平台及工具分析,並且建立起一個模型或是演算法,以利於後續的應用
而機器學習背後涉及大量的知識與數據,不論是生活上還是各個領域上,這些應用都需要端看各個應用的領域及需求,並確保後續的應用是安全並且盡可能是順利的

機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科 機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法 機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律,並利用規律對未知資料進行預測的演算法 因為學習演算法中涉及了大量的統計學理論,機器學習與推斷統計學聯絡尤為密切,也被稱為統計學習理論 演算法設計方面,機器學習理論關注可以實現的,行之有效的學習演算法 很多推論問題屬於無程式可循難度,所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似演算法

機器學習有下面幾種定義:
1.機器學習是一門人工智慧的科學,該領域的主要研究物件是人工智慧,特別是如何在經驗學習中改善具體演算法的效能
2.機器學習是對能通過經驗自動改進的電腦演算法的研究
3.機器學習是用資料或以往的經驗,以此最佳化電腦程式的效能標準
[https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0]
附上連結供大家參考

AI所有的一切應用始終脫離不了"人" 科技始終來自於人性 以人為本

下集待續 且聽下回解說分曉
By剛入科技大門的塵世科技說書人


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