機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

機(jī)器學(xué)習(xí)如此重要的原因是什么？一個(gè)重大突破導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)成為人工智能背后的動(dòng)力 – 互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)明。互聯(lián)網(wǎng)有大量的數(shù)字信息被生成存儲(chǔ)和分析。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在這些大數(shù)據(jù)方面是最有效的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法一直是人工智能背后的推動(dòng)力量。所有機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最關(guān)鍵的是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩層，三個(gè)輸入和一個(gè)輸出。任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以有任何數(shù)量的層，輸入或輸出。輸入神經(jīng)元和最后一層輸出神經(jīng)元之間的層是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法很多，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識(shí)別領(lǐng)域等等，要想找到一個(gè)合適算法真的不容易，所以在實(shí)際應(yīng)用中，我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來實(shí)驗(yàn)。通常最開始我們都會(huì)選擇大家普遍認(rèn)同的算法，諸如SVM，GBDT，Adaboost，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)很火熱，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

在不久的將來，多智時(shí)代一定會(huì)徹底走入我們的生活，有興趣入行未來前沿產(chǎn)業(yè)的朋友，可以收藏多智時(shí)代，及時(shí)獲取人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)的入門知識(shí)和資訊信息，讓我們一起攜手，引領(lǐng)人工智能的未來。人工智能的定義可以分為兩部分，即“人工”和“智能”。“人工”比較好理解，爭(zhēng)議性也不大。有時(shí)我們會(huì)要考慮什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創(chuàng)造人工智能的地步，等等。但總的來說，“人工系統(tǒng)”就是通常意義下的人工系統(tǒng)。尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義：“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。”而另一個(gè)美國(guó)麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng)，研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

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