2、机器学习、计算、可再生能源与通信的前沿进展

机器学习、计算、可再生能源与通信的前沿进展

1. 机器学习概述

机器学习（ML）作为人工智能（AI）的一个子领域，具备依据人类执行的任务智能模仿人类行为的能力。在当代，各类组织借助机器学习来实施人工智能，使系统能够凭借经验自动且即时地更新其行为。当前人工智能的发展与机器学习紧密相关。

机器学习始于数据，涵盖从原始数据到二手数据的各种类型。这些数据经过收集和预处理后，被用于训练和测试机器学习模型，以应用于回归、预测、分类、聚类、管理、设计、优化、安全、物联网、医疗保健、数字化、自动化、控制、隐私保护和电子商务等多个领域。

机器学习算法通常利用数据或训练样本创建模型，可在工程、科学和管理等多个领域开发应用，如情感分析、自然语言理解、机器学习控制、用户行为分析、句法模式识别等。其应用广泛，主要包括以下几个方面：
- 人工智能、机器学习及其进展（AIMLA）在状态监测、故障检测和诊断领域的应用。
- AIMLA在预测和预报领域的应用。
- AIMLA在电力系统/智能电网领域的应用。
- AIMLA在其他相关领域的应用。

机器学习的子类别计算统计学，虽应用广泛但并非适用于所有场景。1960 年，Nilsson撰写的书籍中涉及了模式分类的应用，推动了机器学习的发展。传统上，机器学习方法可分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类，具体分类取决于系统的性质。

2. 实际应用领域及相关研究

众多研究围绕机器学习、计算、可再生能源和通信等领域展开，涉及一系列现实世界的应用技术，具体如下表所示：
|应用领域|具体应用|
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|计算机知识管理|