人工智能到底是用什么方法学习的?

  • 2017-11-24
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什么是机器学习?

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点,一条自然、清晰的脉络。所以,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。

机器学习算法可以说是从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。

机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等领域。

机器学习的分类

监督学习:说的简单点的就是,告诉机器这是什么,那是什么,引导机器

无监督学习:说的简单点的就是,只给它数据,但是什么信息都不告诉它,让它自己寻找规律

半监督学习:介于监督和无监督之间

强化学习:强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为

*文字内容来自Wikipedia

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