Question

机器学习的意义

Answer 1

机器学习(Machine Learning)是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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
　　学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。人们曾对机器学习给出各种定义。H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。
　　机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。

Answer 2

不是伙计，你要学啥？ 在说意义对谁都不一样，这要看你需要的是啥了

Answer 3

机器学习，是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科的多领域交叉学科，是指用某些算法指导计算机利用已知数据自主构建合理的模型，并利用此模型对新的情境给出判断的过程。该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。机器通过大数据的输入，从中寻求、验证规律，得出结论，并据此结论自主解决问题，出现偏差会自主纠错。而不是像传统电脑一样，由人给出指令，按照这些指令被动工作。
1783年，贝叶斯在发表的同名定理中最早提出了“机器学习”这个概念，即“贝叶斯定理”。该定理是一种从经验中学习的数学方法，根据类似事件的历史数据得出事件的可能性，同时也是机器学习的基本思想。到了2006年深度学习的发展成为机器学习的大突破，深度学习模仿人类大脑的思维过程，一般用于图像和语音识别。如今我们生活中随处可见的很多技术，都离不开深度学习，例如，用户在小红书APP上发布图片，可以标记途中的人物、品牌、产品，或者是人手一台的智能手机，里面的Siri、“小爱同学”等功能，当用户向他们询问“周边有哪些加油站”“上周足球比赛冠军是谁”等问题时，用户的语音将通过复杂的语音解析算法进行分析，这些都是在深度学习的帮助下实现的。
机器学习注重算法的设计，让计算机能够自主从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行“预测”，这也是机器学习的核心。“预测”会随着计算机本身的经验而不断改进，人们无需明确的编程计算机来执行任务，而是计算机主动开发算法完成任务。机器视觉、语音识别、数据挖掘、统计学习以及模式识别、自然语言处理等等，都是如今机器学习的应用范围。上海分壳信息技术股份有限公司旗下的核心产品——信贷全流程一体化金融科技平台风信子风控云，通过机器学习的核心引擎，结合大数据采集、分析、拦截、反欺诈等技术，打造一个将数据、模型、规则、流程和机器学习于一体的智能金融云平台。解决了金融机构风控“冷启动”和风险量化的难题。将信贷全流程管控以评分卡的形式量化，完整实现了基于大数据和人工智能的线上智能信贷评估。
如今人们生活中各种各样的应用都离不开机器学习的使用，许多技术资源也都基于人工智能和机器学习，在科学技术日益先进的时代背景下，机器学习正焕发着强大的生命力。