17、人工智能中的机器学习应用探索

人工智能中的机器学习应用探索

1. 三种极具前景的 AI 学习方法

在人工智能领域，有三种学习方法代表了当前和未来从数据中学习的前沿方向，分别是贝叶斯学派、符号学派和连接主义学派所选择的核心算法。

1.1 算法概述

• 朴素贝叶斯（Naïve Bayes） ：该算法在诊断某些疾病方面甚至比医生更准确，还能用于检测垃圾邮件和预测文本情感，在互联网行业广泛用于处理大量数据。
• 贝叶斯网络（图形式，Bayesian networks） ：以概率的形式呈现世界的复杂性。
• 决策树（Decision trees） ：是符号学派的典型算法，历史悠久，它类似于一系列嵌套决策，如同树状结构，能体现 AI 如何做出决策。

1.2 算法分类

这些算法类型还可进一步细分。例如，决策树可分为回归树、分类树、提升树、自助聚合和旋转森林等。甚至还能细分到子类型，如随机森林分类器就是一种自助聚合算法。实际上，算法数量多达数千种。我们应关注算法类型，而非陷入细节。

下面用表格展示这些算法及其特点：
| 算法类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 朴素贝叶斯 | 诊断疾病、检测垃圾邮件、预测文本情感，处理大量数据 |
| 贝叶斯网络 | 以概率呈现世界复杂性 |
| 决策树 | 体现 AI 决策过程，有多种子类型 |

2. 期待下一次突破

在 20 世纪 80