82、机器学习：回顾与趋势

机器学习：回顾与趋势

1. 机器学习简介

机器学习（ML）是一项应用日益广泛的技术，是众多领域中进行预测和分类的关键工具。尽管机器学习是人工智能（AI）的一部分，但它存在局限性。许多任务中，依赖数据的机器学习解决方案无法与人类的自然智能相媲美，而且机器学习很难将解决方案应用或推广到新问题上，因为它依赖于现有数据，且忽略了时间和领域的变化。

从更广泛的角度看，人工智能包含了机器学习，机器学习只是实现人工智能各个组成部分的一种行动或执行方式。从长远来看，人工智能的理想状态是具备认知、感知和行动能力，且完全由计算机控制。

机器学习研究人员还有很长的路要走，例如可以融入某种推理形式，以实现更完善的人工智能解决方案。人工智能涵盖了智能的各个方面，而机器学习只是其中的一个组成部分。

介绍机器学习的经典方法，并探讨当前机器学习领域正在解决的一些问题。同时，也会关注机器学习与信号处理方法之间的联系。

2. 学习概念

2.1 学习的本质

学习是获取知识的能力，使我们能够执行新的、更复杂的任务。人类凭借强大的学习能力与其他动物区分开来，这种能力得益于我们敏锐的感知、强大的记忆力、出色的沟通技巧和卓越的处理能力。近年来，计算机也展现出了强大的学习能力，能够学习语言翻译、音乐创作、图像解读和数据分类等人类技能。

如今，我们通过给计算机提供足够的数据，让算法发现数据中的潜在模式。一旦计算机学会了这些模式，就可以在新数据上进行重现。在这个过程中，数据、处理过程和训练框架至关重要，必须有足够的数据来代表一个过程，并采用有效的学习策略来识别和数学表示过程中的模式。

2.2 数据概念