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机器学习备忘录:你不可不知的5件事

来源:www.fnxxw.net    发布时间:2016-09-22 23:39

直到如今为止,要在电脑上完成一个最简单的任务依然需求极端复杂且准确的指令说明。

我们身旁还有谁记得如何用穿孔卡片编程吗?又有谁还会应用 DOS 呢?

计算机编程语言已经通过了多年的发展,但目前需求逾越的最大一步就是清除复杂编程。换句话说,教管帐算机自学就被称为机器学习。

机器学习是一种特别有前景的技术,它的能力是飞跃性的提高,在不久的未来会实实在在、潜移默化地影响我们每个人和每个领域。正因如此,有几件事我以为每个人都应当了解。

| 是什么

不一样于以往准确地指导计算机应当如何实施才能够处理问题,在应用机器学习时,程序员无需告知它应当如何学习才能够处理问题。

机器学习在实质上是特别高等的统计应用,能够学习如何辨认数据形式,并依据这些形式做出猜测。假如感动兴致的话能够打开此处网站链接,有一个关于机器学习工作原理的可视化介绍。

机器学习的研究早在 1950 年代就开始了,当时的计算机科学家想出了如何教计算机下棋。在那以后,跟随计算能力的提高,计算机能够辨认复杂的形式,也所以能够做出猜测和处理问题。

机器学习算法通常会给出一套“教学”的数据,然后请求通过这些数据来答复问题。例如,你也许提供了一组用于计算机教学的照片,其中某些会说“这是一只猫”,另外一些会说“这不是一只猫”。然后你能够向计算机展现一系列的新照片,它就会开始自己推断哪些是猫的照片。

机器学习就是在陆续地加大其“教学”数据集,不管推断对错,每张被辨识过的照片都被添加到数据集中,这样程序就会变得愈来愈“聪慧”,也能更好地完成其任务。

实际上,这就是学习过程。

| 有何魅力

计算机目前能够勇敢地进入任何一个与我们息息有关的领域。尽管技术在许多情形下还不完善,但缘由是机器学习特别的概念,能够不知疲惫地陆续提高其性能,理论上没有天花板上,只会变得愈来愈好。

如我们之前举的猫的照片的例子,计算机目前能够“看见”图片并对其分类,还能够“浏览”图中的文字和数字,甚至是辨认某个人或某个地方。他们不只是有浏览文本的能力,也能通过懂得上下文推断代表的情绪是积极的还是消极的。

除此以外,计算机还会能聆听、懂得并回应我们。你口袋里的虚拟助手也许是 Siri、Cortana,又或许是谷歌助手。这代表了计算机在懂得人类自然语言的能力方面完成了一个重大飞跃,而且还在陆续改良中。

计算机目前还学会了书写,机器学习算法已被用于撰写一些平常的新闻文章,主如果需求大批数据的领域,好比财务、运动报告。这会普遍影响包含数据录入和分类等需求人工干涉的任务。假如一台计算机能够辨认一些物品——好比一个图象,一个文档,一个文件等等,假如描写准确,便也许有许多自动化方面的用处。

| 应用近况

人们已经能够利用机器学习算法完成许多使人高兴的事情了。

最近有一项关于应用计算机进行帮助诊断(CAD)的研究,分析了乳腺癌女性患者的早期扫描结果,结果证实计算机将其中 52% 确实诊时间延迟了一年左右。而且,基于庞大的人口数,机器学习能够学习懂得其中的致病因子。Medecision 公司创造了一种算法能够让它定位并辨认 8 种信号,能让糖尿病患者防止不用要的住院医治。

另外,想必你有过这样的经历,某次在线上商店逛完后却没有剁手,可是往后的几天,网页周围随处挂着你曾经搜过的关键字推举广告,这些都只是机器学习应用的冰山一角。其它情形,诸如商业公司给顾客寄优惠券、提供产品介绍、推举新品的时候,都能够施展“个性化定制”的超级算法,这一切都只有一个小目标,那就是推举消费者更加简单喜爱的商品。

自然语言处置(NLP)正在被用到各类跨学科的别致应用中。应用自然语言的机器学习算法能够替换客服专员,而且能够更快地告知客户们所需求的信息。它也被用来将合同中艰涩难明的措辞转化为平实的语言文字,帮助状师们在准立案子时整顿大批的资料信息。

IBM 最近在顶级汽车厂商的高管们中进行了调查,他们中有 74% 的人估计在 2025 年之前我们就能够看到智能汽车行驶在路面上。

智能汽车不只能融入全部物联网系统中,还能对它的主人和周围环境进行学习。它能依据驾驶员信息资料调整本身内部设置(温度、音乐、座椅地位等),甚至能够自动修复问题,还能自动驾驶,也能依据交通和路径情形提供实时建议。

| 未来发展

机器学习带给我们的想象空间是庞大的,其中一些使人高兴的也许性包含:

个性化医疗,依据基因构成和生活方法为用户创立环球无双的医疗护理和医治筹划。

数据安全,程序能够高度准确地自动检测歹意软件、病毒和进攻。

计算机帮助安全,在机场和体育场馆等公共场合能够猜测威逼人员,并检讨安检人员错过事物。

自动驾驶汽车,能够自己导航,防止交通事故。

先进的讹诈检测,保护金融和保险领域的资金安全。

甚至是一个“通用翻译助手”,能够实时、准确、快速地翻译你对手机或其他设备说的话。

| 和我有什么关系

对许多人来讲,每当技术提高时,他们仅仅是对新技术表示欢迎,不会太关怀其工作原理和背后的应用处景。但我要提示的是,我们都应当关怀机器学习,缘由是它将给我们的生活带来许多助益,还也许转变我们的劳动力构造。

地球上的每个人几乎都在产生愈来愈多的数据,当人们在工作中应用机器学习来处置时,一切都将被推翻。是的,对许多人来讲,这些新技术会使工作变得更加简单,但也也许淘汰掉许多工作。算法目前能够帮我们答复邮件、解释医学影像、找到胜诉的法律案例、分析我们的数据等等。

机器学习算法依附于从过去的例子中“学习”经历,从而使程序员从无限无尽的代码中拯救出来,无需考虑各类意外情形。这类学习能力,再加上机器人技术和移动技术的优胜性,意味着计算机目前能够比以往任什么时候候都更快更好地帮助人类完成更加复杂的任务。

世界经济论坛提预算,在未来五年内我们将有 500 万个工作岗位被计算机和机器人所代替。

这意味着,不顾你的工作是什么——从状师到诊断专家,从客户服务代表到卡车司机,都必须留意机器学习将会如何影响你所在的领域、你所接触的业务和你所从事的工作。为了防止被计算机带来的推翻性震动到,最好办法就是从目前开始积极地了解,做好打算。

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