4、机器学习的发展历程与应用

机器学习的发展历程与应用

1. 机器学习模型的重要进展

近年来，机器学习领域取得了诸多重要进展，特别是大型语言模型的发展。2020 年 6 月，OpenAI 发布了拥有 1750 亿参数的 GPT - 3，其参数规模是前身 GPT - 2 的 100 多倍。GPT - 3 展现出了生成更真实且与上下文相关文本的能力，还具备通过少量示例执行未明确训练任务的“少样本学习”能力，如翻译和算术。

2021 年 6 月，深度学习领域的三位巨头——2018 年图灵奖得主 Yoshua Bengio、Yann LeCun 和 Geoffrey Hinton 在《ACM 通讯》上发表了题为“深度学习助力人工智能”的图灵演讲，回顾了深度学习的基本概念和起源，探讨了其突破性进展、现存局限性以及改进方向。

2022 年 11 月，OpenAI 基于 GPT - 3.5 推出了 ChatGPT，引发了大语言模型的热潮。

同时，人工神经网络也在快速发展，新的模型和技术不断涌现，推动了从计算机视觉、自然语言处理到医疗保健、自动驾驶等众多领域的进步。

2. 决策树的发展

决策树基于多阶段决策方法，将复杂决策问题分解为一系列简单决策。它由所有决策选项和与特定选项相关的后续机会事件的树状结构组成，是一种决策支持工具，通过条件判断控制机制呈现算法，常用于运筹学、决策分析和机器学习。

决策树的发展历程如下：
|年份|事件|
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|1962 年|Earl B. Hunt 等人提出概念学习系统（CLS）框架，核心是构建使对象分类成本最小化的决策树|
|1969 年 1 月