機器學習:實現人工智能的高效方法
從廣義上來說,機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力,以此讓它完成直接編程無法完成的功能。但從實踐的意義上來說,機器學習是通過經驗或數據來改進算法的研究,通過算法讓機器從大量歷史數據中學習規律,得到某種模式并利用此模型預測未來,機器在學習的過程中,處理的數據越多,預測結果就越精準。機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域。從20世紀50年代人們就開始了對機器學習的研究,從最初的基于神經元模型以及函數逼近論的方法研究,到以符號演算為基礎的規則學習和決策樹學習的產生,以及之后的認知心理學中歸納、解釋、類比等概念的引入,至最新的計算學習理論和統計學習的興起,機器學習一直都在相關學科的實踐應用中起著主導作用。現在已取得了不少成就,并分化出許多研究方向,主要有符號學習、連接學習和統計學習等。
機器學習的工作流程
1.選擇數據:首先將原始數據分成三組:訓練數據、驗證數據和測試數據;
2.數據建模:再使用訓練數據來構建使用相關特征的模型;
3.驗證模型:使用驗證數據輸入到已經構建的數據模型中;
4.測試模型:使用測試數據檢查被驗證的模型的性能表現;
5.使用模型:使用完全訓練好的模型在新數據上做預測;
6.調優模型:使用更多數據、不同的特征或調整過的參數來提升算法的性能表現。