25、人工智能与机器学习：从基础到智能城市应用

人工智能与机器学习：从基础到智能城市应用

1. 机器学习概述

机器学习（Machine Learning，简称 ML）由人工智能领域先驱 Arthur Samuel 首次提出。它本质上增强了计算机自主学习和自动化流程的能力，无需为特定任务进行明确编程。Samuel 将其定义为“使计算机无需明确编程即可学习的研究领域”。这意味着机器学习赋予程序或机器从任务中学习并不断改进的能力。

机器学习是人工智能的一个组成部分，它从数据和统计中提取见解。该学科让机器能够从输入数据、过往经验或模式中学习，并针对特定任务给出结果，帮助计算机独立工作。

机器学习模型以数据为输入，从中学习、成长并为未来特定工作或任务进行自我发展。它通常利用算法（即一组规则）从数据中提取信息，找到特定模式并进行学习，不依赖预定义的流程或方程，直接从数据中学习。

1.1 机器学习的应用领域

机器学习在我们生活的各个方面都有广泛应用：
- 日常生活 ：包括交易、自动驾驶汽车、监控系统和自助评分信用等。
- 生物学 ：可用于检测蛋白质、RNA 或 DNA 中的突变，对生物学家非常有益。
- 医学 ：在医学成像中用于识别身体部位异常，辅助医生治疗，还可用于新药研发。如今，机器学习也应用于家庭安全，如运动探测器或运动跟踪。
- 网络安全 ：可识别网络系统的弱点，模拟渗透测试协议以发现服务器或系统的漏洞。然而，黑客也会利用机器学习模型创建钓鱼邮件、绕过垃圾邮件过滤器、猜测密码，还会学习目标的防御机制和