导读

本文通过一系列专业的信息图示，全面展示了机器学习的发展历程、关键方法以及未来对社会生活的影响。

前言

人工智能如何成为商业主流？这需要多种研究方法的结合以及大量人类智慧的支持。我们正处于AI取得重大突破的时代，复杂神经网络和高效的语音识别训练数据推动了诸如亚马逊Echo和谷歌Home等设备的普及。深度学习提升了图像、语音等模式识别的准确性，使得微软和谷歌的机器翻译更加广泛地被使用。图像识别的进步也让Facebook的照片搜索和谷歌照片中的AI功能得以实现。在商业上，类似的进展需要高质量的训练数据、数字化数据处理和数据科学家的支持，同时还需要大量人类智慧，例如调整和优化商业语境，以便计算机更好地进行逻辑推理。商业领袖也需要花时间指导机器如何在具体领域内发挥作用。一些以统计学为基础的机器学习流派，如联结学派、贝叶斯学派和类推学派，担心“human-in-the-loop”方法难以扩展。然而，我们期待在未来几年中，融合几种流派的人机交互将在企业内部变得更加普遍。

机器学习概览

1. 什么是机器学习？

机器通过分析大量数据进行学习，无需编程即可识别特定目标，例如猫或人脸。

2. 机器学习与人工智能的关系

机器学习是人工智能的一个分支，专注于从数据中发现模式并进行预测，它与知识发现和数据挖掘有交集。

机器学习演化史

长期以来，人工智能研究者们相互竞争，但如今他们必须合作才能实现通用人工智能（AGI）。下面我们来看看机器学习的历史及其未来发展方向。

符号学派

符号学派使用基于规则的符号系统进行推理，其主要方法包括规则和决策树。尽管这种方法在边缘情况下存在脆弱性，但它仍是AI的重要组成部分之一。

贝叶斯学派

贝叶斯学派通过概率规则进行推理，其通用方法是概率图模型（PGM）。该方法的优点在于能够量化不确定性。

联结学派

联结学派认为智能源于高度互联的简单机制，其典型形式是神经网络。神经网络在图像识别、语音处理等方面取得了显著进展。

进化学派

进化学派应用进化过程（如交叉和突变）来达到智能行为，其主要方法是遗传算法。

类推学派

类推学派侧重于心理学和数学优化，其典型方法是支持向量机（SVM）。该方法常用于电子商务中的产品推荐。

机器学习：工作原理及适用场景

机器学习通过处理训练数据，使计算机能够执行特定任务，如分类电子邮件。它不仅限于简单的任务，还能用于无人机实时拍摄和评估重建项目。机器学习的主要流程包括数据选择、数据建模、验证模型、调试模型、使用模型和测试模型。与传统编程和统计学方法不同，机器学习通过训练数据“教育”计算机，使其能够执行任务。

实际应用案例

1. 快速三维成图和建模：无人机收集的数据可用于精确监控和反馈。
2. 加强分析以减轻风险：机器学习可检测内幕交易，深入了解可疑行为。
3. 预测最佳表现者：机器学习可评估赛马的潜力。

机器学习算法

机器学习算法的选择取决于数据及其特征、训练目标和具体应用场景。以下是几种常用的机器学习算法：

决策树

决策树是一种决策支持工具，用于评估做出正确决定的概率。它适用于处理商务决策问题。

支持向量机

支持向量机（SVM）是一种二元分类算法，适用于大规模问题，如显示广告、人类剪接位点识别等。

逻辑回归

逻辑回归是一种统计方法，用于预测二项结果与解释变量之间的关系，常用于车流分析、信用评分等场景。

朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类是一种简单的分类算法，适用于垃圾邮件过滤、文本分类等场景。

隐马尔科夫模型

隐马尔科夫模型用于分析隐藏状态，适用于天气预测等场景。

随机森林

随机森林算法通过结合多棵树来提高决策树的分析准确率，适用于风险评估和客户信息分析。

递归神经网络

递归神经网络（RNN）用于描述动态时间行为，常用于手写识别、图像分类等场景。

长短期记忆（LSTM）

LSTM和GRU网络具有更好的记忆控制，适用于需要长期记忆和短期记忆的场景。

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）适用于图像处理和药物发现等场景，其结构使其在图像和语音识别方面表现优异。

希望以上内容能为你提供有价值的参考，并在学习和应用AI技术的道路上助你一臂之力！