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機(jī)器學(xué)習(xí)與連續(xù)流連載系列丨使用康寧反應(yīng)器集成在線光譜，通過(guò)半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別化學(xué)反應(yīng)式計(jì)量和動(dòng)力學(xué)模型點(diǎn)擊進(jìn)入原文查看

本期亮點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning, ML）作為人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一個(gè)分支，正在逐漸改變我們與技術(shù)的互動(dòng)方式。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)的核心概念、工作流程、類(lèi)型、優(yōu)勢(shì)與局限。

在回答機(jī)器學(xué)習(xí)前，先回到人類(lèi)的學(xué)習(xí)，什么叫做學(xué)習(xí)或者學(xué)會(huì)了？簡(jiǎn)而言之就是發(fā)現(xiàn)規(guī)律，能根據(jù)已有情況，尋找規(guī)律，解決新問(wèn)題。

“過(guò)擬合”，打個(gè)比方就像某學(xué)生做大量題，他死記硬背，只會(huì)做已經(jīng)做過(guò)的相同的題，遇到相同知識(shí)基礎(chǔ)的新題（稍微變化一下）就不會(huì)解答，也就是“泛化能力”差。

比如某某學(xué)生在模擬考試中，考試成績(jī)好，到了正式考試時(shí)，成績(jī)不理想，很多家長(zhǎng)認(rèn)為沒(méi)有考試運(yùn)。當(dāng)然這個(gè)有很多原因，比如考試時(shí)緊張，身體出現(xiàn)不適等，但有個(gè)原因就是其“泛化能力”差，模擬考是他做過(guò)的題，沒(méi)有從中“泛化”出規(guī)律去解答新題。

機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)似人類(lèi)學(xué)習(xí)，根據(jù)大量題型總結(jié)規(guī)律，根據(jù)規(guī)律去解決新問(wèn)題。

人工智能先驅(qū)Arthur Samuel，在1950年代將“機(jī)器學(xué)習(xí)”定義為，“使計(jì)算機(jī)能夠在沒(méi)有明確編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)的研究領(lǐng)域”。

Nvidia認(rèn)為“機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的是使用算法解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)世界上的事物做出決定或預(yù)測(cè)。”

傳統(tǒng)編程需要寫(xiě)好嚴(yán)格的詳細(xì)的程序指令，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)得到輸出結(jié)果。其難度在于程序的編寫(xiě)，有時(shí)不能覆蓋某些新情況。比如做饅頭，寫(xiě)好買(mǎi)1kg白面粉，和面加入X kg水，捏好形狀，放入蒸籠蒸X分鐘。如果遇到了玉米粉，它就不會(huì)做玉米饅頭了。

機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)算法和大量的做饅頭的書(shū)籍介紹等，總結(jié)出通用規(guī)律，這樣遇到玉米粉也能輸出相應(yīng)做玉米饅頭的步驟。所以機(jī)器學(xué)習(xí)難在解析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

優(yōu)勢(shì)

局限