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ICP DAS USA W8339G
- 品牌:GE
- 规格:全新
- 材质:原装
- 产地:ICP DAS USA W8339G
- 更新时间:2015-12-02
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周忆 女士(销售工程师)
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ICP DAS USAW8339G
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。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解,建立人类学习过程的计算模型或认识模型,发展各种学习理论和学习方法,研究通用的学习算法并进行理论上的分析,建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互。
机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、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、战略游戏和机器人运用。自从1980年在卡内基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以来,机器学习的研究工作发展很快,已成为中心课题之一。
目前,机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行:
(1)面向任务的研究 研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
(2)认知模型 研究人类学习过程并进行计算机模拟。
(3)理论分析 从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域,也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力,至多也只有非常有限的学习能力,因而不能满足科技和生产提出的新要求。本章将首先介绍机器学习的定义、意义和简史,然后讨论机器学习的主要策略和基本结构,后逐一研究各种机器学习的方法与技术,包括机械学习、基于解释的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、类比学习和基于训练神经网络的学习等。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展,必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展 。
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