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机器学习现状和趋势

一、机器学习的发展史

机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径.它作为人工智能研究较为年轻的分支,发展过程大体上可分为4 个时期:

1)热烈时期(从20 世纪50 年代中叶到60 年代中叶),其主要目标是研制各类自组织和自适应系统.

2)冷静时期(20 世纪60 年代中叶到70 年代中叶),这一阶段主要使用语义网络和谓词逻辑进行符号化的模拟人类的概念学习过程.

3)复兴时期(20 世纪70 年代中叶到80 年代中叶),这一阶段完成了从学习单个概念到学习多个概念的扩展.

4)蓬勃发展时期(20 世纪80 年代到现今)这个阶段是机器学习的新阶段,融合了多学科知识的各种学习方法和学习系统开始被大量的应用到各个技术领域.[1]

二、机器学习策略

学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略.一个学习系统由环境(信息提供)和学习(信息转化)两部分组成.根据信息提供和信息转化的难度,可将学习策略从简单到复杂分为以下五种:

2.1 机械学习

机械学习是一种最简单、最基本的学习策略.该学习策略只需将环境提供的信息存储起来,学习者无需任何推理或其他的知识转换,可直接通过事先构造好的程序来学习,故该方法只适应于一些环境相对稳定且转化模式相对固定的系统之中.

2.2 示教学习

示教学习又叫做传授学习或指导式学习.该学习策略从外部环境获取信息(一般性的知识或建议),并把信息转换成内部可使用的表示形式,同时将与原有的知识有机的合为一体并送入知识库.

一般地,其过程可简要描述如下:

(1)请求:征询指导者的监视或建议;

(2)解释:消化指导者的建议并把它转换成内部表示;

(3)操作化:把指导者的建议或指示转换成可操作性的形式;

(4)归并:送入知识库中;

(5)评价:根据动作的结果,并将结果反馈到第一步.

2.3 演绎学习

演绎学习是以演绎推理为基础,推理从公理出发,经过一定的逻辑变换推导出相应结论.演绎推理是一种由一般到个体的推理方法,其核心是三段论.这种推理是保真变换和特化的过程中获取有用的知识,然后将其存储起来.

2.4 类比学习

类比学习的基础是类比推理,就是由新出现的情况与存储中记忆的已知案例在某些方面相似,推出它们在其他方面也相似的推理方法.[2] 它要求从源域中检索出有效知识,再将其转化成新的情况与形式.故该学习系统可以使一个已有的计算机应用系统转变为适应于新的领域,来完成原先没有设计的相类似的功能.

2.5 归纳学习

归纳学习的基础是归纳推理,旨在从大量的经验数据中归纳抽取出一般的判定规则和模式,是从特殊情况推导出一般规则的学习方法.其目标是形成合理的能解释已知事实和预见新事实的一般性结论.归纳学习现已发展成较为成熟的学习方法,在人工智能领域中已经得到广泛的研究和应用.

三、机器学习发展前景

在科技高速发展的近20 年里,机器学习已逐渐成为一种基础且已应用到各个不同学科与领域中的知识门类.机器学习的发展与应用,不仅促进了ML 自身形态的发展,同时也有利于ML 技术的学科领域的成熟.

从目前发展研究趋势来看,机器学习下一步的发展有如下4 个方面:

1) 大量的无标注的数据学习;

2) 得到一些比较小的模型使得深度学习技术能够在移动设备和各种场所里面得到更广泛的应用;

3) 设计更快更高效的深度学习算法;

4) 把深度学习的成功从一些静态的任务扩展到复杂的动态决策性任务上去.[3]

研究现状论文范文结:

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