机器学习指的是什么

一直以来，机器学习都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来机器学习的相关介绍，详细内容请看下文。

机器学习是指机器通过统计学算法，对大量历史数据进行学习，进而利用生成的经验模型指导业务。它是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在许多应用中，需要机器使用历史数据训练模型，然后使用该模型来对新数据进行预测或分类。

目前机器学习主要应用在以下场景：

营销类场景：商品推荐、用户群体画像或广告精准投放。

金融类场景：贷款发放预测、金融风险控制、股票走势预测或黄金价格预测。

社交网络服务关系挖掘场景：微博粉丝领袖分析或社交关系链分析。

文本类场景：新闻分类、关键词提取、文章摘要或文本内容分析。

非结构化数据处理场景：图片分类或图片文本内容提取。

其它各类预测场景：降雨预测或足球比赛结果预测。

机器学习包括传统机器学习和深度学习。传统机器学习分为以下几类：

有监督学习(Supervised Learning)：每个样本都有对应的期望值，通过搭建模型，实现从输入特征向量到目标值的映射。例如解决回归和分类问题。

无监督学习(Unsupervised Learning)：所有样本没有目标值，期望从数据本身发现一些潜在规律。例如解决聚类问题。

增强学习(Reinforcement Learning)：相对比较复杂，系统和外界环境不断交互，根据外界反馈决定自身行为，达到目标优异化。例如阿尔法围棋和无人驾驶。

机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对新数据做出决定或预测”。也就是说计算机利用以获取的数据得出某一模型，然后利用此模型进行预测的一种方法，这个过程跟人的学习过程有些类似，比如人获取一定的经验，可以对新问题进行预测。

机器学习和深度学习都是人工智能的分支，目的都是让机器具备自我学习的能力。它们之间的区别如下：

机器学习通常使用传统的统计模型和算法来构建决策函数，但它需要人来定义特征选择和模型架构。机器学习是一种程序员提供输入和输出数据和决策函数的算法，然后由机器自动调整算法的参数以获得最佳的输出。

而深度学习采用了一种被称为神经网络的黑盒模型，可以根据数据进行自我学习。与机器学习不同，深度学习需要的输入数据是原始的，未经处理或提取特征的数据，并从其开始自动学习。神经网络通常由几层互相连接的神经元组成，每个神经元可以接收和处理来自前一层的输入，并生成输出信号传递到下一层。

这两种方法的不同点如下：

特征提取：机器学习需要人类工程师提取数据特征，而深度学习则可以自动从原始数据中进行特征提取。

数据需求：机器学习通常需要大量标记的训练数据，而深度学习可以处理数量较少的数据或者非标记的大规模数据。

模型复杂度：深度学习通常包含了很多的层和参数，导致模型更复杂，但在某些应用中具有更高的准确率和精度。

算法速度：由于深度学习中需要训练大量的参数，因此深度学习算法需要更多的计算资源，而机器学习算法通常运行速度较快。

总之，机器学习和深度学习都是非常重要的领域，由于其原理和应用的不同，各自都有其适用的范围和应用。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关机器学习的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。