人工智能中的机器学习核心领域、流程与分支(基础入门篇)

发布网友发布时间：2024-10-03 06:33

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热心网友时间：2024-10-06 01:27

人工智能作为当下新质生产力代表，其技术更新已历多个版本，随着Chatgpt的火热，AI逐渐走入大众视野，影响人们生活。AI是模拟人类智能的技术，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多领域。通过大量数据和算法，AI使计算机学会像人类一样思考、学习和解决问题。机器学习作为AI核心，是计算机获得智能的基础。本文简要介绍机器学习的核心领域、术语及深度学习与强化学习，不深入复杂数学模型，通俗讲解AI底层知识原理。

机器学习是AI核心，通过大量数据学习和优化算法，使计算机具备智能。从贝叶斯、拉普拉斯的最小二乘法推导到马尔可夫链，构成机器学习工具和基础。AI主要任务是让计算机认识数据，包括图像、文本、语音和传感器数据转换为计算机可处理的特征。计算机视觉、自然语言处理、语音识别和数据挖掘是AI分支，它们处理不同形式数据，目标统一，是将数据转换为计算机能计算、推理的特征。

AI应用广泛，核心是机器学习，深度学习目前项目多。机器学习解决分类、回归和聚类问题。分类选择固定类别，回归预测数值区间内值，聚类在无标签情况下进行分类。有监督学习给定标签，无监督学习没有标签，后者节省人力，效果不如前者。

机器学习流程包括数据获取、特征工程、建立模型和评估模型。数据获取时，企业、购买、传感器、日志、爬虫等提供数据，需打标签以支持有监督学习。数据预处理通过数学变换，使数据结构化或对称，便于学习。特征工程从预处理数据中提取计算机能理解的特征，选择关键业务指标。模型基于输入数据和结果，寻找权重参数和偏置参数。评估模型通过准确率、召回率、损失值等指标验证，确保预测质量。

深度学习无需人工干涉，简化分类和回归问题解决。它模拟人脑神经网络，减少时间和人力成本。深度学习依赖大量数据和算力，资源有限、数据规模小的公司，机器学习算法性价比高。目前，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别领域应用广泛。

强化学习通过环境反馈学习，不关注单个样本结果，追求全局收益最大化。它设计奖励和惩罚机制，适用于规则明确的场景，如游戏中的技能效果。强化学习过程复杂，依赖清晰规则，适用于规则明确的游戏领域。

本文简要介绍了机器学习的核心领域、术语、流程与深度学习、强化学习，这是AI最基本要素。未来将分享更多AI算法、模型和应用领域知识。