二十世纪50年代至90年代机器学习的发展历程

二十世纪50年代（1950s）

• 塞缪尔的跳棋程序：这是早期人工智能的一个重要里程碑，展示了计算机可以学习和改进的能力。

二十世纪60年代（1960s）

• 神经网络：Rosenblatt提出了感知器，这是一种早期的神经网络模型。
• 图案辨认：感知器被用来识别图案。
• Minsky和Papert：他们证明了感知器的局限性，这对后来的研究产生了深远的影响。

二十世纪70年代（1970s）

• 符号概念归纳：研究者们探索了用符号表示概念的方法。
• 专家系统和知识获取瓶颈：专家系统的开发遇到了知识获取方面的难题。
• Quinlan的ID3：这是一种决策树算法，用于数据分类。
• 自然语言处理（符号）：研究者们尝试用符号方法处理自然语言。

二十世纪80年代（1980s）

• 高级决策树和规则学习：研究者们开发了更复杂的决策树和规则学习算法。
• 学习与规划和成绩处理：学习算法被应用于规划和问题解决。
• 神经网络的复兴：神经网络研究再次兴起。
• Valiant的PAC学习理论：Valiant提出了概率近似正确（PAC）学习理论。
• 注重实验方法论：实验方法在机器学习研究中变得越来越重要。

二十世纪90年代（1990s）

• 支持向量机：支持向量机成为机器学习的重要工具。
• 数据挖掘：数据挖掘技术被广泛应用于各种领域。
• 自适应代理和Web应用：自适应代理和Web应用程序的开发取得了进展。
• 文本学习：文本分析和学习成为研究热点。
• 强化学习：强化学习方法被广泛应用。
• 集成：集成方法提高了模型的性能。
• 贝叶斯网络学习：贝叶斯网络在机器学习中得到了广泛应用。

1994年与1997年

• 无人驾驶汽车路测：1994年进行了无人驾驶汽车的测试。
• 深蓝击败卡斯帕罗夫：1997年，IBM的深蓝战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。

近年来机器学习的发展及其背后的原因

新的软件/算法

• 神经网络：现代神经网络的发展推动了机器学习的进步。
• 深度学习：深度学习技术使得机器能够处理更加复杂的问题。

新的硬件

• GPU：图形处理器（GPU）加速了计算过程，提高了机器学习的效率。

云上的大数据

• 谷歌自动驾驶汽车：2009年，谷歌推出了自动驾驶汽车。
• 沃森赢得《危险边缘》：2011年，IBM的沃森在电视节目《危险边缘》中获胜。
• 机器视觉系统：2014年，机器视觉系统的表现超过了人类。

机器学习的基本概念

• 学习：机器学习是指计算机程序根据经验改进其行为的能力。
• 机器学习的核心：探索从数据中学习的算法，构建模型，用于预测、决策或解决问题。
• Mitchell的定义：计算机程序可以从经验中学习，提高其在特定任务上的表现。
• 不同类型的任务：包括预测、分类等。

机器学习的应用领域

医学

• 诊断疾病：通过输入症状、实验室测量等数据，辅助医生进行诊断。
• 数据挖掘历史病历：了解哪些治疗方法对哪些病人最有效。

视觉

• 图像分析：识别图片中的对象。
• 手写数字识别：将手写数字转换成字符。
• 物体检测：定位图像中的物体。

机器人控制

• 自主机器人：机器人可以通过自己的经验进行学习，实现自主移动。

自然语言处理（NLP）

• 实体识别：识别文本中的实体。
• 情感分析：判断文本中的情感倾向。
• 产品评论分析：判断评论的情感倾向。

金融

• 股票预测：预测股票的涨跌。
• 广告点击预测：预测用户是否会点击广告。

商业智能

• 产品销量预测：考虑季节性和趋势因素，进行稳健的产品销量预测。
• 促销机会：寻找交叉销售的机会，确定最优价格点。

其他应用

• 欺诈检测：识别信用卡欺诈行为。
• 违约预测：预测借款人是否会违约。
• 消费者情绪分析：基于非结构化文本数据分析消费者情绪。
• 犯罪率预测：根据外部经济因素预测犯罪率。

如何创建一个学习者

• 选择训练经验：确定用于训练的数据集。
• 选择目标函数：确定要学习的函数。
• 选择函数表示法：选择合适的函数表示方法。
• 选择学习算法：选择适合的学习算法来推断目标函数。