人工智能核心技术

2 机器学习

    机器学习（Machine Learning，简称 ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。

机器学习的组成

图2 机器学习的组成

    机器学习系统由三个主要部分组成，包括：

• 模型：用来预测或识别的系统。
• 参数：模型做决定所使用的信号或因素。
• 学习器：这个系统通过检查预测和实际输出的差异来调整参数，再对模型进行调整。

    机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管 理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型 来提高其识别对象的能力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011-2014年中这段时间内就已吸引了近十亿美元的风险 投资。谷歌也在2014年斥资4亿美金收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。