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機器學習涉及到的應用（二）
2019-03-20
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現如今，機器學習是一個十分常見的技術，而機器學習的范圍也是很廣的。一般來說，機器學習和模式識別、統計學習、數據挖掘、計算機視覺、語音識別、自然語言處理等等技術都有著極深的聯系，從中我們可以看出機器學習是一個十分優秀的技術。在上一篇文章中我們為大家介紹了統計學習、數據挖掘、計算機視覺的相關知識，在這篇文章中我們會繼續為大家介紹機器學習涉及到的其他應用。


首先我們為大家介紹一下機器學習的范圍，機器學習的范圍就是上面提到的相關技術，而在范圍上說，機器學習跟模式識別，統計學習，數據挖掘是類似的。當然，機器學習與其他領域的處理技術的結合，形成了計算機視覺、語音識別、自然語言處理等交叉學科。因此，一般說數據挖掘時，可以等同于說機器學習。而我們平常所說的機器學習應用，應該是通用的，不僅僅局限在結構化數據，還有圖像，音頻等應用。由此可見，機器學習的范圍是十分廣泛的。


然后我們給大家說一下模式識別，其實模式識別近似等于機器學習。兩者的主要區別在于前者是從工業界發展起來的概念，后者則主要源自計算機學科。一般來說，模式識別源自工業界，而機器學習來自于計算機學科。不過，它們中的活動可以被視為同一個領域的兩個方面，這些技術它們都有了長足的發展。


接著我們說一說語音識別，語音識別就是語音處理和機器學習的組合。語音識別就是音頻處理技術與機器學習的結合。語音識別技術一般不會單獨使用，一般會結合自然語言處理的相關技術。目前的相關應用有蘋果的語音助手siri，三星的bixby，華為的小藝，榮耀的YOYO等等。


最后我們說一說自然語言處理，自然語言處理就是文本處理和機器學習的組合。自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中，大量使用了編譯原理相關的技術，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術。作為唯一由人類自身創造的符號，自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。如何利用機器學習技術進行自然語言的的深度理解，一直是工業和學術界關注的焦點。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習的相關技術，這些技術在生活中都有廣泛的應用，同時大家在進行學習機器學習的時候一定要多多聯想機器學習的應用，這樣就能夠更好地學習機器學習的知識。


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