准备好迎接机器学习的现代时代
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当我们观看YouTube或各种电影流媒体平台上的剪辑内容时，会弹出符合我们偏好的内容，许多人可能已经知道这是人工智能的能力。但人工智能之所以能如此精准地进行预测，其背后是机器学习。今天，我们将更多地了解机器学习。
什么是机器学习？
机器学习是让计算机根据我们提供给它们的数据进行自我学习，以找到答案或各种结果。
打个比方，机器学习就像一个帮助分析人工智能的大脑。
在传统的编程中，我们常常会设定人工智能可以做什么的规则和界限。因此，最终的人工智能不会做任何超出规定命令的事情。但随着时间的推移和系统的复杂化，添加更多数据会让程序变得不稳定。
与其设定固定的规则，不如喂入数据让计算机自己学习会更容易。而这正是机器学习帮助解决问题的地方。
有多少种机器学习？
基本上，机器学习可以分为 3 种类型：
1. 监督学习
这涉及到输入计算机用于预测或分析以获得结果的数据。
示例：
- 假设我们希望计算机区分玫瑰和万寿菊。
- 第一步是让计算机了解这两种花，通过输入描述这两种花特征的数据，同时告诉它是玫瑰还是万寿菊。
除了用于分类，监督学习也用于连续数据，例如预测股票价格，这需要在买卖前使用多种信息。
2. 无监督学习
这与监督学习相反，因为我们不会告诉计算机这是玫瑰，那是万寿菊。相反，我们输入数据，让计算机自己进行分类。
示例：
- 无监督学习将通过花的尺寸、颜色或结构来分离数据。
局限性：
- 如果数据量少且非常相似，机器学习就无法学习和区分。
- 因此，这种类型适合与大型且明显不同的数据集一起使用，例如在营销中使用。
3. 强化学习
强化学习是人工智能学习最像人类的类型，因为它依赖经验和试错来在未来获得满意的结果。
示例：
- 自动驾驶汽车：机器学习必须学习周围的环境，例如路况、天气和交通。
- 学习：它必须学习要开多快，路线是否会拥堵，以使旅程更安全。
强化学习帮助人工智能从经验中学习并适应，以使下一次旅程更安全。
总结
机器学习是一项使人工智能能够从输入数据中学习和发展自己的技术。目前，它广泛应用于数据分类、结果预测和复杂系统的适应性调整。
这项技术仍在快速增长和发展，这将在未来为人工智能在各个行业的应用打开新的机遇。