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新型機器學習技術都有哪些（上）
2019-03-28
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說到人工智能，大家可能想到的都是什么Siri、小愛同學等，其實這些也只是人工智能的一個產品而已。其實我們要想了解人工智能，就需要了解機器學習，因為機器學習是人工智能的核心，其實機器學習發展到現在有很多新型的機器學習技術，那么這些新型的機器學習技術都有哪些呢？下面我們就給大家解答一下這個問題。


其實新型的機器學習技術現在越來越被大家關注，因為這些技術在解決實際問題總提供了十分有效的方法。那么都有什么呢？具體就是深度學習、強化學習、對抗學習、對偶學習、遷移學習、分布式學習、以及元學習。下面我們逐一介紹一下這些知識。


首先我們給大家介紹一下深度學習，深度學習是一種不同于傳統的機器學習方法，深度學習是一類端到端的學習方法?；诙鄬拥姆蔷€性神經網絡，深度學習可以從原始數據直接學習，自動抽取特征并逐層抽象，最終實現回歸、分類或排序等目的。在深度學習的驅動下，人們在計算機視覺、語音處理、自然語言方面相繼取得了突破，達到或甚至超過了人類水平。深度學習的成功主要歸功于三大因素，分別是大數據、大模型、大計算，而這三個方向都是現在重點研究的課題。而在過去的幾十年中，很多不同的深度神經網絡結構被提出，比如，卷積神經網絡，被廣泛應用于計算機視覺，如圖像分類、物體識別、圖像分割、視頻分析等等；循環神經網絡，能夠對變長的序列數據進行處理，被廣泛應用于自然語言理解、語音處理等技術。編解碼模型是深度學習中常見的一個框架，多用于圖像或序列生成，例如比較熱的機器翻譯、文本摘要、圖像描述問題。由此可見，深度學習是一個實用的學習方式。


然后我們給大家介紹一下強化學習，其實強化學習是有很多案例的，比如說阿爾法狗，就是其中的一個案例，而這個比賽也讓人工智能再一次的被大家所關注，同時也讓強化學習成為機器學習領域的一個熱點研究方向。其實強化學習是機器學習的一個子領域，研究智能體如何在動態系統或者環境中以試錯的方式進行學習，通過與系統或環境進行交互獲得的獎賞指導行為，從而最大化累積獎賞或長期回報。由于其一般性，該問題在許多其他學科中也進行了研究，例如博弈論、控制理論、運籌學、信息論、多智能體系統、群體智能、統計學和遺傳算法。這些算法都是十分實用的。


在這篇文章中我們給大家介紹了很多關于機器學習算法的相關知識，通過對這些知識的了解相信大家已經知道了機器學習算法的優點。在后面的文章中我們會繼續為大家介紹更多有用的知識。


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