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人工智能技術以及國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀分析

2017-04-12 09:15

2、機器學習

圖3 機器學習常見算法圖形表示

機器學習考察計算機如何基于數(shù)據(jù)學習。其主要研究領域之一是，計算機程序基于數(shù)據(jù)自動地學習識別復雜的模式，并做出智能的決斷。機器學習是一個快速成長的學科，在這里，我們?yōu)榇蠹医榻B一些與數(shù)據(jù)挖掘相關的經(jīng)典的、機器學習問題。

監(jiān)督學習：基本上是分類的同義詞。學習中的監(jiān)督來自于訓練數(shù)據(jù)集中被標記的實例。

無監(jiān)督學習：本質(zhì)上是聚類的同義詞。學習過程是無監(jiān)督的，因為輸入實例沒有類標記。

半監(jiān)督學習：是一類機器學習技術，在學習模型時，它使用標記的和未標記的實例。在一種方法中，標記的實例用來學習類模型，而未標記的實例用來改進類邊界。

主動學習：是一種機器學習方法，它讓用戶在學習過程中扮演主動角色。主動學習方法可能要求用戶對可能來自未被標記的實例集或由學習程序合成的實例進行標記。給定可以標記的實例數(shù)量的約束，目的是通過主動地從用戶獲取知識來提高模型的質(zhì)量。

3、深度學習

圖4 深度學習是一種新的思維方式

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學習的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示�；逎y懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠的應用場景和未來。

到了當下，經(jīng)過深度學習技術訓練的機器在識別圖像時比人類更好，比如識別貓、識別血液中的癌細胞特征、識別MRI掃描圖片中的腫瘤。