机器学习研究现状与发展趋势
机器学习技术的发展现状和未来趋势
机器学习技术的发展现状和未来趋势随着科技的不断进步，机器学习技术逐渐走入了人们的视野。
作为人工智能的重要组成部分，机器学习技术在各个领域都取得了突破性的进展。
本文将从机器学习技术的现状和未来趋势两方面进行探讨。
一、机器学习技术的现状当前，机器学习技术已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
在图像识别方面，机器学习技术借助深度学习算法，能够准确识别出复杂的图像，这在医学影像诊断、无人驾驶等场景中起到了重要作用。
在语音识别方面，机器学习技术可以通过对大量数据的学习，实现对人类语言的准确理解，进而进行语音识别和语音合成。
在自然语言处理方面，机器学习技术可以帮助机器理解和生成人类语言，使得机器可以理解和应对自然语言的交互。
此外，机器学习技术在推荐系统、金融风控等领域也发挥着重要作用。
推荐系统利用机器学习技术对用户的行为进行分析，能够准确地推荐用户感兴趣的内容，提升用户体验。
金融风控利用机器学习技术对大量的金融数据进行分析和建模，能够快速准确地评估用户的信用风险，保障金融机构的安全。
二、机器学习技术的未来趋势随着人们对机器学习技术的深入了解和应用需求的不断增长，机器学习技术在未来呈现出一些明显的发展趋势。
首先，在算法层面上，深度学习仍然是机器学习技术的重要发展方向。
当前的深度学习算法已经取得了许多令人瞩目的成果，但在模型的解释性和实际应用中仍然存在一定的局限性。
未来，人们需要进一步研究改进深度学习算法，提高其模型的可解释性和实用性。
同时，强化学习作为一种特殊的机器学习方法，也将继续受到关注，并在自动控制、游戏策略等方面得到广泛应用。
其次，在硬件层面上，人们对机器学习计算资源的需求也越来越高。
传统的计算机硬件在处理大规模数据集和复杂模型时往往效率低下。
因此，未来将有更多的工作关注于针对机器学习的硬件优化，例如量子计算、神经芯片等新兴技术将为机器学习的发展提供更强大的计算能力。
此外，在应用层面上，机器学习技术将广泛渗透到各个领域。
机器学习在未来发展中的趋势和挑战
机器学习在未来发展中的趋势和挑战机器学习是一门涉及计算机科学和人工智能的领域，旨在使计算机具备从数据中学习和改进的能力。
随着技术的发展和应用的不断拓展，机器学习在未来的发展中面临着一些趋势和挑战。
本文将探讨机器学习未来的发展趋势和面临的挑战。
一、发展趋势1. 自动化和智能化：未来，机器学习将更加注重自动化和智能化。
随着更多领域的业务过程和决策逐渐由机器学习算法代替人工决策，机器学习将能够自动化并高效地解决许多实际问题。
2. 大数据的应用：大数据是机器学习的重要基础。
未来，随着大数据技术的不断发展和进步，机器学习将能够更好地应用于大规模数据的处理和分析，从而帮助人们更好地理解和利用数据。
3. 深度学习和神经网络：深度学习和神经网络是机器学习的重要分支，具有学习能力更强、表示能力更好的特点。
未来，深度学习和神经网络将得到更广泛的应用，并在图像识别、自然语言处理等领域取得更好的效果。
4. 联邦学习：随着数据隐私和安全性的需求不断增加，传统的集中式机器学习方法可能无法满足要求。
联邦学习提供了一种新的解决方案，使得在保护隐私的前提下，多个参与方可以共同学习模型。
未来，联邦学习将在隐私保护和去中心化机器学习方面发挥重要作用。
二、面临的挑战1. 数据质量和可靠性：机器学习算法的准确性和可靠性直接依赖于数据的质量。
数据收集、清洗和标注等环节容易产生错误，并且数据的稀缺性或不平衡性也会影响算法的表现。
未来，需要解决数据质量和可靠性的问题，以提高机器学习的准确性和可靠性。
2. 解释性和可解释性：深度学习和神经网络等复杂模型通常被称为“黑箱模型”，其输入和输出间的映射关系难以解释。
对于一些关键应用领域，人们往往需要机器学习算法能够给出可解释的结果和决策过程。
未来，需要开发和改进解释性和可解释性的机器学习算法。
3. 隐私和安全性：随着机器学习在多个领域中的应用，数据的隐私和安全性面临着巨大的挑战。
在数据共享和联邦学习中，如何保护数据隐私和防止恶意攻击成为一项重要任务。
机器学习发展现状及未来趋势分析
机器学习发展现状及未来趋势分析随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的关键分支之一正迅猛发展，并在各个行业展现出了广阔的应用前景。
本文将对机器学习的发展现状进行分析，并展望未来的趋势。
一、机器学习的发展现状1. 数据驱动的技术发展：机器学习的核心是通过大量的数据训练模型。
随着互联网的普及和各类传感器的广泛应用，大量的数据被产生和积累。
这促使了机器学习技术的快速发展，也为模型的训练提供了更加丰富的资源。
2. 深度学习的崛起：深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过多层次的神经网络模型实现对数据的分析和处理。
其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了重大突破，不断提升了机器学习的性能。
3. 广泛应用于行业：机器学习技术已经渗透到各个行业中，包括金融、医疗、交通、制造等。
例如，在金融领域，机器学习可以通过对大量的交易数据进行分析，进行风险评估和投资决策；在医疗领域，机器学习可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案设计。
这些应用不仅提高了效率和准确性，也为行业创造了新的商业模式。
二、机器学习的未来趋势1. 模型的优化与创新：随着机器学习应用的广泛推广，如何提高模型的性能和效率成为一个重要的方向。
未来的发展趋势将包括更加复杂的模型结构设计、更加高效的模型训练算法以及模型的集成和融合等方面。
2. 强化学习的突破：强化学习是机器学习的一个重要分支，其通过智能体与环境进行交互学习，从而实现对决策问题的优化。
未来，强化学习将在自动驾驶、机器人控制等领域发挥更加重要的作用，并突破新的应用场景。
3. 面向边缘计算的优化：随着物联网和边缘计算的快速发展，越来越多的设备和传感器会产生大量的数据。
如何在边缘设备上进行智能的数据处理和决策将成为一个重要的方向，与此相关的机器学习算法和技术也将得到进一步的优化和创新。
4. 融合人工智能的发展：机器学习与其他人工智能技术如自然语言处理、计算机视觉等的融合将成为未来的一个发展方向。
机器学习技术的现状与发展
机器学习技术的现状与发展机器学习是一种能够通过大量数据自主学习并提高预测精度的人工智能技术。
随着数据的爆炸式增长，机器学习技术在各个领域得到了广泛应用，从语音识别、自然语言处理到图像分类等，都展现出了非凡的潜力。
本文将从机器学习技术的现状和未来发展两个方面来谈论机器学习技术的前景。
一、机器学习技术的现状1.机器学习技术已在实际应用中发挥重要作用机器学习技术已成为解决实际问题的有力工具。
在各个领域，机器学习技术已经被广泛运用，比如广告推荐、购物推荐、人脸识别、机器翻译、智能客服等。
同时，在金融、医疗、教育等领域也得到了广泛的应用。
例如，银行可以使用机器学习技术精准识别欺诈交易，保护客户的资金安全；医院可以运用机器学习技术做出更加准确的诊断和治疗计划；教育行业可以使用机器学习技术分析学生的学习数据，预测学生的学习方向，提供更优化的教学方案。
这些实际应用展示出机器学习技术的强大功能。
2.机器学习技术在深度学习的推动下不断演进深度学习是一种机器学习的分支，其基础是神经网络。
近年来，深度学习技术飞速发展，不断推动着机器学习技术的应用。
深度学习技术极大提高了数据处理的效率和准确性，使得机器学习技术具备了更广泛的应用前景。
例如，在语音识别和自然语言处理两个领域，深度学习的应用几乎已经接近人类水平。
3.机器学习技术面临的挑战机器学习技术未来的发展还面临一些技术问题。
其中最重要的问题是如何解决机器学习算法的可解释性。
尽管机器学习技术已经在许多领域取得了显著的成果，但其内部运作机制依然不为人类所理解，因此无法解释算法的结果。
这就带来了难以信任和可控的问题，也限制了机器学习技术的应用范围。
二、机器学习技术的未来发展1.应用领域的拓展随着科技的不断进步，机器学习技术的应用领域也在不断拓展。
人工智能技术的发展和深度学习的突破，使得机器学习技术能够重塑传统行业，并在新兴领域创造出新的商业模式。
例如，在智慧城市领域，机器学习技术可以被应用于城市交通、公共服务、安全防范等方面。
机器学习算法的研究现状和发展方向
机器学习算法的研究现状和发展方向第一章：引言机器学习是基于统计理论和计算机科学的交叉学科，是人工智能领域的核心内容之一。
通过数据分析和不断的迭代优化，让计算机自动地识别出规律和模式，并从无序的数据中提取出有用的信息，以支持人类决策或自主运作。
目前，机器学习已经被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域，并且在行业和科研中取得了巨大的成就。
在未来，随着硬件技术的不断进步和软件算法的不断创新，机器学习技术将会更加成熟和普及化，为人类带来更多的便利和发展机遇。
本文将从算法的研究现状和发展方向两个方面来介绍机器学习算法的发展情况。
第二章：机器学习算法的研究现状机器学习算法是基础和核心，是机器学习技术得以实现的关键所在。
目前，机器学习算法已有几十种，可以根据不同的问题类型和数据集特性进行选择和调整。
下面主要介绍几种常用的机器学习算法：1.监督学习算法监督学习算法是数据科学家和机器学习工程师最常用的算法之一。
监督学习算法是指根据有标注数据，通过建立输入输出关系模型，预测新的输入数据的结果。
其中包括分类和回归模型，广泛应用于金融、医疗、零售、媒体等各个领域。
2.无监督学习算法无监督学习算法是指根据无标注数据，通过聚类、降维、关联分析等算法，寻找数据中的内在结构和规律。
无监督学习算法对数据分析、决策辅助、异常检测等领域有重要的应用。
3.增强学习算法增强学习算法是指通过迭代式的试错方法，以最大化预期的累积奖励教会智能体做出正确决策，这些算法的典型应用场景包括下围棋、自驾车等涉及到大量决策操作的领域。
第三章：机器学习算法的研究方向机器学习算法的研究方向主要涉及到以下几个方面：1.深度学习深度学习是指构建多个抽象层次的神经网络来学习表征数据的内在结构和规律，是机器学习算法中最重要的分支之一。
深度学习面临的难题主要是如何解决网络超参数的调整问题，如何应对非平衡样本、迁移学习和过拟合问题，同时如何将深度学习与其他算法相结合，以取得更好的效果。
机器学习在未来发展中的趋势和挑战
机器学习在未来发展中的趋势和挑战随着人工智能的迅速发展，机器学习作为其重要领域之一，正逐渐改变着我们的生活和产业结构。
机器学习技术的进步带来了越来越多的创新应用，同时也衍生出一系列的挑战和问题。
本文将探讨机器学习在未来发展中的趋势以及面临的挑战。
一、趋势1. 自动化驱动随着数据量的不断增加和计算能力的提升，机器学习的发展正朝着更加自动化的方向发展。
传统的机器学习模型通常需要人工进行特征工程、参数调整等手动操作，而自动化机器学习能够通过自动选择和优化模型，从而减轻人工干预的负担，提高模型的效果和应用效率。
2. 深度学习的广泛应用深度学习作为机器学习中的重要分支，以其强大的数据建模和特征提取能力，逐渐成为各领域的热门技术。
在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，深度学习已经取得了令人瞩目的成果，为解决实际问题提供了强大的工具和方法。
3. 跨学科合作和交叉融合机器学习的研究已经涉及到了计算机科学、数学、统计学等多个学科。
未来，机器学习将越来越多地与其他学科进行合作和交叉融合，如生物学、医学、经济学等。
这种融合可以促进机器学习算法的跨领域应用和发展，带来更多创新成果。
4. 非监督学习的重要性增加传统的机器学习算法主要依赖于有标记的训练数据，即监督学习。
但监督学习对于标记数据的依赖限制了其在实际应用中的使用范围。
未来的发展趋势是将更多的注意力放在非监督学习上，通过发现数据内部的关联和规律，实现对未标记数据的有意义分析和利用。
二、挑战1. 数据隐私和安全问题随着机器学习的应用范围扩大，涉及到的数据也越来越多。
然而，随之而来的是数据隐私和安全问题。
如何保护用户的隐私和数据的安全，成为了机器学习领域亟待解决的挑战。
在数据共享和模型训练过程中，需要制定合理的隐私保护机制和安全策略，以确保数据不被滥用和泄露。
2. 模型解释和可解释性机器学习在某些应用场景下的黑盒性给解释和理解带来了挑战。
尤其是在涉及人类安全和决策的领域，如医疗、金融等，对机器学习模型进行解释和理解变得尤为重要。
机器学习的发展现状及未来趋势
机器学习的发展现状及未来趋势近年来，机器学习领域迅速发展，引起了全球范围内的广泛关注。
机器学习是一种数据驱动的方法，通过计算机系统从大量数据中学习并改进自身的性能，从而使之能够进行自主决策和预测。
随着计算能力的不断提高和数据的爆炸性增长，机器学习的应用领域也日益广泛，包括医疗诊断、智能驾驶、金融预测等等。
在机器学习的发展过程中，深度学习技术起到了关键的作用。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的抽象和表示来解决复杂的问题。
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了重大突破，极大地提高了精度和效率。
以计算机视觉为例，深度学习使得计算机能够实现准确地识别和分类图像，甚至能够生成逼真的图像。
未来，机器学习的发展将主要面临两个方面的挑战。
首先，随着机器学习应用的深入，对数据隐私和安全性的要求也越来越高。
当前，机器学习的训练通常需要大量的数据，这就需要用户将个人信息和敏感数据上传到云端进行处理。
然而，数据泄露和隐私侵犯的风险也相应增加。
因此，未来的研究重点之一是如何在保证数据安全和隐私的前提下进行机器学习。
其次，机器学习的模型可解释性也是当前的一个热点问题。
传统的机器学习模型往往是黑盒子，即其决策过程对用户来说是不可理解的。
而在一些应用场景中，模型的可解释性是非常重要的。
例如，在医疗诊断领域，医生需要了解模型是如何做出诊断决策的，这样才能更好地与模型进行协同工作。
因此，未来的机器学习研究需要关注如何提高模型的可解释性，使其更加透明和可信。
此外，机器学习的未来还将面临着一些伦理和社会问题。
例如，自主驾驶技术的应用在提高交通效率的同时也引发了道德和安全的争议。
当自动驾驶汽车面临道路危险时，应该如何权衡人员安全和他人安全之间的冲突？这是一个令人深思的问题，需要机器学习领域与其他相关领域的专家共同研究和解决。
总之，机器学习在过去几年取得了巨大的突破，但仍然存在一些挑战。
随着技术的不断发展和创新，机器学习的应用领域和影响力将会更加广泛。
机器学习的现状与发展趋势
机器学习的现状与发展趋势机器学习是一种人工智能领域的重要技术，它通过使计算机具备从数据中学习和改进的能力，将人工智能应用于各个领域。
本文将介绍机器学习的现状，并探讨其未来的发展趋势。
一、机器学习的现状1.1 定义与分类机器学习是一种通过训练计算机模型来实现任务的方法。
根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等。
监督学习通过给计算机提供标签数据来进行训练；无监督学习在没有标签数据的情况下，从数据中发现模式和结构；强化学习则通过奖励和惩罚来指导计算机进行决策和学习。
1.2 应用领域机器学习已经广泛应用于各个领域，包括自然语言处理、计算机视觉、智能推荐、金融风控、医学诊断等。
在自然语言处理中，机器学习被用于实现语音识别和机器翻译等任务；在计算机视觉领域，机器学习则能够实现目标检测和图像分类等功能。
1.3 现有技术与算法目前，机器学习领域存在着多种成熟的技术和算法，比如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
这些技术和算法基于数学和统计理论，可以对数据进行建模和预测。
二、机器学习的发展趋势2.1 深度学习的兴起深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过构建多层神经网络来实现学习和推理。
由于深度学习具备强大的模型拟合能力和自动特征提取能力，它在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破。
未来，深度学习有望在更多领域发挥作用。
2.2 强化学习的发展强化学习是机器学习的一个重要方向，它通过模仿人类学习的方式，让计算机根据环境的反馈来改进决策策略。
强化学习在机器人控制、自动驾驶等领域具备广阔的应用前景。
2.3 结合其他技术未来，机器学习有望与其他技术相结合，实现更加复杂和智能的应用。
比如，结合物联网技术可以实现智能家居和智慧城市；与区块链技术结合可以提升数据的隐私性和安全性。
2.4 倫理和合规性的考慮机器学习发展的一个重要方向是倫理和合规性的考虑。
由于机器学习技术的广泛应用，涉及到数据隐私、算法公平性等重要问题。
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机器学习研究现状与发展趋势
计算机科学与软件学院
引言:
机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。
4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。
这些研究目标相互影响相互促进。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
一.机器学习的发展史
机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。
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第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：
(1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
(2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。
特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。
类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。
归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。
连接学习在声图文识别中占优势。
分析学习已用于设计综合型专家系统。
遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。
与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。
国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
二.机器学习分类
1、基于学习策略的分类
学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。
一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。
由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形
式记忆下来，并从中获取有用的信息。
在学习过程中，学生（学习部分）使用的推理越少，他对教师（环境）的依赖就越大，教师的负担也就越重。
学习策略的分类标准就是根据学生实现信息转换所需的推理多少和难易程度来分类的，依从简单到复杂，从少到多的次序分为以下五种基本类型：
（１）机械学习
学习者无需任何推理或其它的知识转换，直接吸取环境所提供的信息。
如塞缪尔的跳棋程序，纽厄尔和西蒙的LT系统。
这类学习系统主要考虑的是如何索引存贮的知识并加以利用。
系统的学习方法是直接通过事先编好、构造好的程序来学习，学习者不作任何工作，或者是通过直接接收既定的事实和数据进行学习，对输入信息不作任何的推理。
（２）示教学习
学生从环境（教师或其它信息源如教科书等）获取信息，把知识转换成内部可使用的表示形式，并将新的知识和原有知识有机地结合为一体。
所以要求学生有一定程度的推理能力，但环境仍要做大量的工作。
教师以某种形式提出和组织知识，以使学生拥有的知识可以不断地增加。
这种学习方法和人类社会的学校教学方式相似，学习的任务就是建立一个系统，使它能接受教导和建议，并有效地存贮和应用学到的知识。
目前，不少专家系统在建立知识库时使用这种方法去实现知识获取。
示教学习的一个典型应用例是FOO程序。
（3）演绎学习
学生所用的推理形式为演译推理。
推理从公理出发，经过逻辑变换推导出结论。
这种推理是"保真"变换和特化(specialization)的过程，使学生在推理过程中可以获取有用的知识。
这种学习方法包含宏操作(macro-operation)学习、知识编辑和组块(Chunking)技术。
演绎推理的逆过程是归纳推理。
（4）类比学习
利用二个不同领域（源域、目标域）中的知识相似性，可以通过类比，从源域的知识（包括相似的特征和其它性质）推导出目标域的相应知识，从而实现学习。
类比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。
类比学习需要比上述三种学习方式更多的推理。
它一般要求先从知识源（源域）中检索出可用的知识，再将其转换成新的形式，用到新的状况（目标域）中去。
类比学习在人类科学技术发展史上起着重要作用，许多科学发现就是通过类比得到的。
例如著名的卢瑟福类比就是通过将原子结构（目标域）同太阳系（源域）作类比，揭示了原子结构的奥秘。
（５）基于解释的学习学生根据教师提供的目标概念、该概念的一个例子、领域理论及可操作准则，首先构造一个解释来说明为什该例子满足目标概念，然后将解释推广为目标概念的一个满足可操作准则的充分条件。
EBL已被广泛应用于知识库求精和改善系统的性能。
著名的EBL系统有迪乔恩（G.DeJong）的GENESIS, 米切尔（T.Mitchell）的LEXII和LEAP, 以及明顿（S.Minton）等的PRODIGY。
（６）归纳学习
归纳学习是由教师或环境提供某概念的一些实例或反例，让学生通过归纳推理得出该概念的一般描述。
这种学习的推理工作量远多于示教学习和演绎学习，因为环境并不提供一般性概念描述（如公理）。
从某种程度上说，归纳学习的推理量也比类比学习大，因为没有一个类似的概念可以作为"源概念"加以取用。
归纳学习是最基本的，发展也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。
2.按应用领域分类
目前最主要的应用领域有: 专家系统、认知模拟、规划和问题求解、数据挖掘、网络信息服务、图象识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。
从机器学习的执行部分所反映的任务类型上看，目前大部分的应用研究领域基本上集中
于以下两个范畴：分类和问题求解。
（1）分类任务要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属。
相应的学习目标就是学习用于分类的准则（如分类规则）。
（2）问题求解任务要求对于给定的目标状态,??寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列；机器学习在这一领域的研究工作大部分集中于通过学习来获取能提高问题求解效率的知识（如搜索控制知识，启发式知识等）。
三.机器学习技术的发展趋势
从目前研究趋势看，机器学习今后主要的研究方向如下：1)人类学习机制的研究：2)发展和完善现有学习方法，同时开展新的学习方法的研究：3)建立实用的学习系统，特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究：4)机器学习有关理论及应用的研究．机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
结论
我发现,机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
从目前研究趋势看，机器学习今后主要的研究方向如下：1)人类学习机制的研究：2)发展和完善现有学习方法，同时开展新的学习方法的研究：3)建立实用的学习系统，特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究：4)机器学习有关理论及应用的研究．机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。