机器学习是什么

       众所周知，人工智能是当前最热门的话题之一， 计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。 人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论与方法及其应用的一门新兴技术科学。 作为人工智能核心研究领域之一的机器学习， 其研究动机是为了使计算机系统具有人的学习能力以实现人工智能。

        那么， 什么是机器学习呢？

        机器学习 (Machine Learning) 是对研究问题进行模型假设，利用计算机从训练数据中学习得到模型参数，并最终对数据进行预测和分析的一门学科。

        机器学习的用途

        机器学习是一种通用的数据处理技术，其包含了大量的学习算法。不同的学习算法在不同的行业及应用中能够表现出不同的性能和优势。目前，机器学习已成功地应用于下列领域：

互联网领域----语音识别、搜索引擎、语言翻译、垃圾邮件过滤、自然语言处理等

生物领域----基因序列分析、DNA 序列预测、蛋白质结构预测等

自动化领域----人脸识别、无人驾驶技术、图像处理、信号处理等

金融领域----证券市场分析、信用卡欺诈检测等

医学领域----疾病鉴别/诊断、流行病爆发预测等

刑侦领域----潜在犯罪识别与预测、模拟人工智能侦探等

新闻领域----新闻推荐系统等

游戏领域----游戏战略规划等

        从上述所列举的应用可知，机器学习正在成为各行各业都会经常使用到的分析工具，尤其是在各领域数据量爆炸的今天，各行业都希望通过数据处理与分析手段，得到数据中有价值的信息，以便明确客户的需求和指引企业的发展。

        机器学习的发展简史

        应该说，机器学习是人工智能领域一个较为新颖的研究分支，它的发展大体上可以分为四个阶段。

1950 年代中期---1960 年代中期，属于机器学习的热烈时期。这一阶段所研究的是“没有知识”的学习，即“无知”学习， 其研究目标是各类自组织系统和自适应系统。

1960 年代中期---1970 年代中期，属于机器学习的冷静时期。这一阶段的研究目标是模拟人类的概念学习过程，并采用逻辑结构或者图结构作为机器内部描述。机器能够采用符号来描述概念，并提出关于学习概念的各种假设。

1970 年代中期---1980 年代中期，称为机器学习的复兴时期。这一阶段人们从学习单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和各种学习方法。本阶段已开始把学习系统与各种应用结合起来，并取得很大的成功，极大地促进了机器学习的发展。

        这一阶段始于 1986 年， 一方面，由于神经网络研究的重新兴起，对连接机制学习方法的研究方兴未艾，机器学习的研究已在全世界范围内出现新的高潮，对机器学习的基本理论和综合系统的研究得到加强和发展。另一方面，实验研究和应用研究得到前所未有的重视。人工智能技术和计算机技术快速发展，为机器学习提供了新的更强有力的研究手段和环境。随着计算机技术和互联网技术的发展，机器学习技术在计算机硬件的支持下取得了迅猛的进展。尤其自2010 年以来，谷歌、微软等国际 IT 巨头纷纷加快了对机器学习技术的研究，并且取得了很好的商业应用价值。国内的阿里巴巴、百度、腾讯等企业也竞相效仿加大了对机器学习的研究力度。目前，机器学习已经取得一些举世瞩目的成就，如阿尔法狗击败了世界围棋冠军，微软人工智能的语言理解能力超过人类，等等，这些都标志着机器学习技术正在步入成熟应用阶段。