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运城达内软件开发培训人工智能机器学习入门分享

发布：运城达内教育官网
来源：互联网
时间：2023-09-08 09:06

人工智能等互联网新兴技术随着社会的不断进步也被应用到了不同行业之中，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，人工智能机器学习入门分享。

运城达内软件开发培训人工智能机器学习入门分享

机器学习(MachineLearning，ML)是使用统计(或数学)技术从观察到的数据中构建模型(或系统)的一个计算机科学领域。机器学习用计算机程序模拟人的学习能力，从样本数据中学习得到知识和规律，然后用于实际的推断和决策。

从广义上来说，机器学习能够赋予“机器”学习的能力，使其实现直接编程无法完成的工作。但从实践意义上来说，机器学习是利用数据训练出模型，并使用模型进行预测的一种方法。“训练”与“预测”是机器学习的两个过程，“模型”则是过程中间的输出结果，“训练”产生“模型”，“模型”指导“预测”。接下来我们把机器学习的过程与人类对历史经验归纳演绎的过程做个比对。

机器学习中的“训练”与“预测”过程可以对应到人类的“归纳”和“演绎”过程。通过这样的对应，我们可以发现，机器学习的思想并不复杂，仅仅是对人类在生活中学习成长的一个模拟。由于机器学习不是基于编程形成的结果，因此它的处理过程不是因果的逻辑，而是通过归纳思想得出的相关性结论。

人类对历史经验归纳过程

人类在成长、生活过程中积累了很多的历史与经验。人类定期地对这些经验进行“归纳”，获得了生活的“规律”。当人类遇到未知的问题或者需要对未来进行“推测”的时候，人类将使用这些“规律”，对未知问题与未来进行“演绎”，从而指导自己的生活和工作。

机器学习的应用范围

机器学习应用广泛，在各方面都有其施展的空间，包括：数据分析与挖掘、模式识别、虚拟助手和交通预测等。从行业来看，在金融领域(检测信用卡欺诈、证券市场分析等)、互联网领域(自然语言处理、语音识别、搜索引擎等)、医学领域、自动化及机器人领域(无人驾驶、信号处理等)、游戏领域、刑侦领域等也都有所涉及。

数据分析与挖掘

“数据挖掘”和”数据分析”通常被相提并论，但无论是数据分析还是数据挖掘，都是在帮助人们收集与分析数据，使之成为信息并做出推测与判断。因此可以将这两项合称为数据分析与挖掘。数据分析与挖掘是机器学习技术和大数据存储技术结合的产物，利用机器学习手段分析海量数据，同时利用数据存储机制实现数据的高效读写。

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