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機器學習涉及到應用(一)
2019-03-20
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由于現在人工智能的火熱,接連著也推動了機器學習的高潮,而機器學習是現在很多技術的基礎,比如說數據挖掘、統計學習、計算機視覺等等廣泛使用的技術。我們在這篇文章中就給大家介紹一下關于機器學習涉及到的應用,希望這篇文章能夠幫助大家更好的理解機器學習的知識。


首先我們給大家介紹一下數據挖掘,我們可以認為數據挖掘就是機器學習和數據庫的組合,大家在近幾年里可能聽過很多關于數據挖掘的概念,現在有很多人認為數據挖掘是一個十分有用的價值,有的人竟然說利用數據挖掘能夠從數據中挖出金子,以及將廢棄的數據轉化為價值等等。其實這個說法還是有點道理的,數據挖掘僅僅是一種思考方式,告訴我們應該嘗試從數據中挖掘出知識,而不是每個數據都能挖掘出金子的,所以說,我們要想讓數據挖掘得到發展就不能捧殺它。一個系統絕對不會因為上了一個數據挖掘模塊就變得無所不能,恰恰相反,一個擁有數據挖掘思維的人員才是關鍵,而且他還必須對數據有深刻的認識,這樣才可能從數據中導出模式指引業務的改善。大部分數據挖掘中的算法是機器學習的算法在數據庫中的優化。


而統計學習也和機器學習沾點邊,這是因為統計學習是個與機器學習高度重疊的學科。因為機器學習中的大多數方法來自統計學,甚至可以認為,統計學的發展促進機器學習的繁榮昌盛。比如說十分常見的支持向量機算法,這種算法就是源自統計學科。不過在某種程度上兩者是有分別的,也就是統計學習者重點關注的是統計模型的發展與優化,偏數學,而機器學習者更關注的是能夠解決問題,偏實踐,因此機器學習研究者會重點研究學習算法在計算機上執行的效率與準確性的提升。


最后說說計算機視覺,我們可以這樣認為,計算機視覺就是圖像處理和機器學習組合。圖像處理技術用于將圖像處理為適合進入機器學習模型中的輸入,機器學習則負責從圖像中識別出相關的模式。計算機視覺相關的應用非常的多,我們常見的百度識圖、手寫字符識別、車牌識別等等應用。而這個領域是應用前景非?;馃岬?,同時也是研究的熱門方向。隨著機器學習的新領域深度學習的發展,大大促進了計算機圖像識別的效果,因此未來計算機視覺界的發展前景不可估量。


其實關于機器學習涉及到的應用還有很多,這些足以說明機器學習有很多在生活中常見的應用,而這些應用在某種程度上來說給我們帶來的極大的方便進而改進了我們的生活品質。所以說,機器學習是一個十分有前景的學科。

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