人工智能的核心——机器学习
2022-09-06 10:13:17   来源：终极科技投资集团   评论：0 点击：

　　不可思议，人工智能自己发展科学？

　　来自哥伦比亚大学团队开发的人工智能就这么做了，实验中这个人工智能似乎从其它路径发现了一个替代版本的物理学，目前该研究已经发表在《自然·计算科学》上。

　　看着如此具有创造性的人工智能不禁让人感叹科技的进步真是太快了，而今天小编就来为大家科普一下有关人工智能这方面的的知识，而提到人工智能就不得不说说它的核心——机器学习。

　　机器学习是人工智能的一个子领域，同时也是人工智能的核心所在，它是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。主要任务是研究算法，使机器能够模拟或实现人类的学习行为，从而不断改善自身的性能。

　　自从人工智能登上历史舞台以来，机器学习也成为了科技领域的热门话题，随着2000年初深度学习的实际应用和新突破，机器学习也随之有了很大的进展。它能通过经验自动改进计算机算法的研究，优化计算机程序的性能标准，并在基于大数据进行预测和计算建议方面展现出了令人震惊的强大。

　　目前，研究发表的机器学习的方法种类有很多，有基于学习策略的，有基于学习方法的，还有基于学习目标的，总之应有尽有，各种角度的研究方法。而在诸多学习研究方法的加持下，机器学习也逐渐开始在各个领域发光发热。

　　——网络安全，无微不至

　　机器学习可以用于网络安全的不同领域，它大到可以帮助网络安全团队改进安全程序，帮助企业实现保护其信息的目的，小到可以检测一封小小的欺诈电子邮件，让用户免受垃圾和诈骗信息的侵扰。可以说是从上到下，无微不至的保护。

　　——制造业，合理规划

　　机器学习可以通过数据合理地预测工厂机器何时需要维护，这将有助于提高产品生产率、制造效率，并能够预测糟糕和错误的行为，优化生产流程，深入分析市场或需求，更精确地适应客户的需求，可以说是一个工厂的智能“大管家”。

　　实际应用总是比理论要更有说服力，机器学习的强大也同样是如此。在陶瓷领域，机器学习可以用来预测材料在极端温度条件下的行为，并检测瓷砖中的异常和缺陷。

　　在汽车领域，机器学习可用于改善工业流程，并对组件耐久性进行预测分析，从而在早期识别异常和缺陷保证安全。

　　在食品领域，机器学习可以用来分析食品市场，以了解消费趋势，从而适应客户的真正需求，这有助于降低成本和提高质量。

　　机器学习广泛应用于各个领域，为各个领域的发展做出合理规划。

　　——数据中心，高效发展

　　企业可以使用机器学习来自主管理其数据中心的物理环境，提高数据中心的效率。

　　同时，机器学习的数据分析与挖掘，利用机器学习提供的统计分析、知识发现等手段分析海量数据，同时利用数据存取机制实现数据的高效读写，也能更好地了解客户，并可能预测客户行为。

　　无论是在网络安全领域还是民用行业领域，机器学习都展现出了它强大的潜力。但潜力归潜力，我们在欣喜机器学习强大的同时，也不能忽略了机器学习的缺陷，没有人会需要一个预测错误结果的机器学习系统。

　　数据质量差、训练数据欠拟合、训练数据的过度拟合、缺乏训练数据、数据增长时算法的缺陷，大多数公司都缺乏具备机器学习必要专业知识的员工。

　　所以，任何使用机器学习系统的人都应该要牢牢记住它的局限性，而不应该被机器学习所带来的各种光明的可能性所淹没理智，以至于忘记了它的局限性。

　　机器学习固然是一种强大的技术，然而技术的强大其实真正意义上还是取决于用它的人。