機(jī)器學(xué)習(xí) 概述

機(jī)器學(xué)習(xí) 是使用計(jì)算機(jī)來(lái)彰顯數(shù)據(jù)背后的真實(shí)含義，它為了把無(wú)序的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息。 1. 海量的數(shù)據(jù) 2. 獲取有用的信息

機(jī)器學(xué)習(xí) 場(chǎng)景

例如：識(shí)別動(dòng)物貓 模式識(shí)別（官方標(biāo)準(zhǔn)）：人們通過(guò)大量的經(jīng)驗(yàn)，得到結(jié)論，從而判斷它就是貓。 機(jī)器學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)）：人們通過(guò)閱讀進(jìn)行學(xué)習(xí)，觀察它會(huì)叫、小眼睛、兩只耳朵、四條腿、一條尾巴，得到結(jié)論，從而判斷它就是貓。 深度學(xué)習(xí)（深入數(shù)據(jù)）：人們通過(guò)深入了解它，發(fā)現(xiàn)它會(huì)'喵喵'的叫、與同類(lèi)的貓科動(dòng)物很類(lèi)似，得到結(jié)論，從而判斷它就是貓。（深度學(xué)習(xí)常用領(lǐng)域：語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別） 

模式識(shí)別（pattern recognition）: 模式識(shí)別是最古老的（作為一個(gè)術(shù)語(yǔ)而言，可以說(shuō)是很過(guò)時(shí)的）。    我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”，識(shí)別是對(duì)模式的一種認(rèn)知，是如何讓一個(gè)計(jì)算機(jī)程序去做一些看起來(lái)很“智能”的事情。    通過(guò)融于智慧和直覺(jué)后，通過(guò)構(gòu)建程序，識(shí)別一些事物，而不是人，例如: 識(shí)別數(shù)字。 

機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）: 機(jī)器學(xué)習(xí)是最基礎(chǔ)的（當(dāng)下初創(chuàng)公司和研究實(shí)驗(yàn)室的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一）。    在90年代初，人們開(kāi)始意識(shí)到一種可以更有效地構(gòu)建模式識(shí)別算法的方法，那就是用數(shù)據(jù)（可以通過(guò)廉價(jià)勞動(dòng)力采集獲得）去替換專家（具有很多圖像方面知識(shí)的人）。    “機(jī)器學(xué)習(xí)”強(qiáng)調(diào)的是，在給計(jì)算機(jī)程序（或者機(jī)器）輸入一些數(shù)據(jù)后，它必須做一些事情，那就是學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)，而這個(gè)學(xué)習(xí)的步驟是明確的。    機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）是一門(mén)專門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的學(xué)科。 

深度學(xué)習(xí)（deep learning）: 深度學(xué)習(xí)是非常嶄新和有影響力的前沿領(lǐng)域，我們甚至不會(huì)去思考-后深度學(xué)習(xí)時(shí)代。    深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。 

參考地址： http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 http://baike.baidu.com/link?url=76P-uA4EBrC3G-I__P1tqeO7eoDS709Kp4wYuHxc7GNkz_xn0NxuAtEohbpey7LUa2zUQLJxvIKUx4bnrEfOmsWLKbDmvG1PCoRkJisMTQka6-QReTrIxdYY3v93f55q

機(jī)器學(xué)習(xí)已應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出大多數(shù)人的想象，橫跨：計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)學(xué)科。

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