机器学习的发展现状及其相关研究
机器学习技术的现状和未来趋势
机器学习技术的现状和未来趋势1. 引言机器学习技术是人工智能领域中的重要分支，其应用范围涵盖了诸多领域，如医疗、金融、交通等。
本文将对机器学习技术的现状和未来趋势进行探讨。
2. 机器学习技术的现状近年来，随着计算能力的增强和大数据的涌现，机器学习技术取得了巨大的发展。
其中，深度学习作为机器学习的一个分支，通过模仿人脑神经元之间的连接方式，实现了对复杂数据的高效处理和分析。
随着深度学习算法的不断发展和优化，诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的性能得到了极大提升。
此外，强化学习也取得了显著进展，通过智能体与环境的交互，实现了在复杂动态环境中的决策和学习。
3. 机器学习技术的应用领域机器学习技术在各个领域的应用日益广泛。
在医疗领域，机器学习技术可以通过分析医疗数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
在金融领域，机器学习技术可以通过建立风险模型和预测模型，帮助金融机构进行风险控制和投资决策。
在交通领域，机器学习技术可以通过分析交通数据，进行交通流量预测和优化路线规划，提高交通效率。
此外，机器学习技术还被用于智能家居、智能驾驶、智能客服等场景中，极大地改变了人们的生活和工作方式。
4. 机器学习技术的挑战与问题尽管机器学习技术在各个领域都有广泛应用，但仍然面临着一些挑战与问题。
首先，由于机器学习算法的黑盒性，模型的解释性和可解释性问题成为了研究的热点。
其次，数据隐私和信息安全问题也是一个亟待解决的问题，特别是在涉及敏感信息的场景中。
另外，机器学习技术的计算成本较高，需要大量的计算资源和存储资源，这也限制了其在一些资源受限的场景中的应用。
5. 机器学习技术的未来趋势机器学习技术的未来发展将呈现以下几个趋势。
首先，深度学习算法将继续优化和演进，以解决复杂任务和大规模数据分析的需求。
其次，迁移学习和元学习等技术将广泛应用于模型迁移和知识共享，并提高机器学习算法的泛化能力。
此外，联邦学习等新兴技术将解决数据隐私和信息安全问题，实现分布式学习和协作学习。
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。
机器学习算法的发展现状与未来趋势分析
机器学习算法的发展现状与未来趋势分析引言随着人工智能技术的蓬勃发展，机器学习作为其中的核心技术之一，正逐渐成为各个领域的研究热点。
在过去的几十年里，机器学习算法取得了长足的进步，不断推动着科学技术的发展。
本文将对机器学习算法的发展现状进行探讨，并展望其未来的发展趋势。
一、机器学习算法的发展现状1.1 传统机器学习算法的应用传统机器学习算法包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等，在过去的几十年里得到了广泛的应用。
支持向量机通过寻找最优超平面实现分类和回归，可以应用于图像识别、自然语言处理等领域。
决策树算法基于树状结构进行决策，被广泛应用于医学诊断、金融风控等领域。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理进行分类，主要应用于垃圾邮件过滤和情感分析等。
1.2 深度学习的兴起深度学习作为机器学习的一种分支，近年来迅速兴起并取得了许多突破性的进展。
深度学习算法通过模拟人类神经网络的结构和功能，在图像识别、语音识别等领域取得了惊人的成绩。
卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法成为目前研究最为热门的方向。
深度学习算法的发展使得机器学习在更广泛的领域中发挥了更大的作用。
二、机器学习算法的未来趋势2.1 自动化机器学习随着机器学习应用的扩大，越来越多的企业和组织面临着机器学习模型的构建需求。
然而，许多人缺乏深度学习和机器学习的专业知识。
自动化机器学习算法的发展为非专业人士提供了便利。
该算法通过自动化地选择特征和模型，从而减少了模型构建的复杂性，使更多人能够参与到机器学习中来。
2.2 强化学习的应用强化学习是机器学习领域的一个重要分支，其核心是通过与环境的交互，学习最优行为策略。
随着技术的进步和硬件设施的提升，强化学习在游戏、机器人等领域取得了巨大的突破。
未来，强化学习将更广泛地应用于无人驾驶、智能物流等领域，为人类创造更多智能化的解决方案。
2.3 集成学习的发展集成学习是一种通过将多个基学习器的预测结果进行组合，从而提升整体性能的机器学习方法。
机器学习技术的发展现状与未来趋势研究
机器学习技术的发展现状与未来趋势研究1. 引言机器学习技术是人工智能领域的重要组成部分，通过让计算机系统从数据中学习和改进，从而实现智能化的决策和任务执行。
随着数据量的爆炸性增长以及计算机硬件的不断提升，机器学习技术的发展正变得越来越重要和广泛应用。
本文旨在探讨机器学习技术的发展现状，以及未来的趋势研究。
2. 机器学习技术的发展现状近年来，机器学习技术取得了令人瞩目的进展。
特别是深度学习技术的兴起，使得机器学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。
例如，深度学习在图像识别中的应用已经超过了人类水平，且司空见惯的人脸识别技术也源于深度学习的发展。
此外，强化学习在游戏领域的成功应用，如AlphaGo的战胜人类围棋冠军，也引起了广泛的关注。
3. 机器学习技术的应用领域拓展除了在传统的领域中取得成功之外，机器学习技术还在诸多领域展现出了广阔的应用前景。
首先是医疗领域，机器学习可以帮助医生进行疾病的早期诊断、研究新药等。
其次是金融领域，通过分析大量的金融数据，机器学习可以帮助银行和金融机构进行风险评估、欺诈检测等。
此外，机器学习还可以应用于智能交通、电子商务、智能制造等诸多领域，为人们的生活和工作带来更多便利。
4. 机器学习技术的挑战与解决方案尽管机器学习技术取得了许多令人激动的成果，但仍然存在着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
大规模的数据收集和分析可能会涉及到用户的隐私问题，同时也会引发安全漏洞。
其次是模型解释性和可解释性问题。
目前深度学习模型的运行结果往往难以解释，这对于某些应用场景来说是非常重要的。
解决这些挑战的方案包括制定更加严格的数据保护法律法规，以及研究可解释的深度学习模型。
5. 机器学习技术的未来趋势研究对于机器学习技术的未来趋势研究，有几个方向值得关注。
首先是可持续发展的机器学习算法。
随着计算资源的需求增加，研究者们正在探索开发更加高效、经济的机器学习算法，以应对数据量和计算能力的挑战。
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。
机器学习应用的发展现状与未来趋势分析
机器学习应用的发展现状与未来趋势分析近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器学习应用已经成为一个热门领域。
从语音识别到图像识别，从自动驾驶到智能助手，机器学习的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
本文将就机器学习的发展现状和未来趋势进行分析和展望。
一、机器学习的发展现状当前，机器学习的应用正在迅猛发展。
大数据和计算能力的提升为机器学习提供了充分的支持，使得机器能够通过分析数据和学习算法来自主地改进自身的性能。
在图像识别领域，机器学习技术已经能够实现非常精准的物体识别和分类，比如人脸识别、车辆识别等。
在自然语言处理领域，机器学习算法可以帮助机器理解和生成人类的语言，实现了智能问答、机器翻译等功能。
另外，机器学习在医疗、金融等领域也得到了广泛的应用。
在医疗方面，机器学习技术可以通过大量的医疗数据和算法的学习，提供精准的诊断和治疗方案，辅助医生做出更好的决策。
在金融领域，机器学习可以帮助金融机构通过对大量的金融数据的分析，识别风险，并优化投资组合，提高投资回报。
二、机器学习的未来趋势机器学习在未来的发展趋势中，有几个值得关注的方向。
首先，深度学习将继续成为机器学习的热点。
深度学习通过构建多层神经网络来模拟人类大脑的工作方式，可以对复杂的数据进行更深入的分析和理解。
未来，深度学习有望在图像、语音、自然语言处理等领域实现更加精确和高效的应用。
其次，增强学习也是机器学习的未来方向之一。
增强学习通过设定一系列的奖励和惩罚机制，让机器通过不断试错来获得更好的结果。
未来，增强学习有望在自动驾驶、智能机器人等领域实现更加智能和灵活的应用。
此外，随着量子计算技术的进步，量子机器学习也将成为未来的研究方向。
量子机器学习通过利用量子的超弦性质，可以在处理大规模数据和复杂模式时提供更高的效率和准确性。
未来，量子机器学习有望在生物信息学、材料科学等领域实现突破性的应用。
三、机器学习应用的挑战与解决途径尽管机器学习应用前景广阔，但也面临一些挑战。
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。
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机器学习的发展现状及其相关研究摘要: 阐述了机器学习的概念及其研究现状, 讨论了其中的关键技术、难点及应用与发展前景, 并对机器学习研究中的有关问题提出一些看法.关键词: 人工智能; 机器学习; 泛化1 机器学习的发展现状机器学习(machine learning)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. 机器学习是人工智能领域中较为年轻的分支, 其发展过程可分为4 个时期: 1)20 世纪50 年代中期到60 年代中期, 属于热烈时期; 2)60 年代中期至70 年代中期,被称为机器学习的冷静时期; 3)70 年代中期至80 年代中期, 称为复兴时4)1986 年开始是机器学习的最新阶段. 这个时期的机器学习具有如下特点: 机器学习已成为新的边缘学科并在高校成为一门独立课程; 融合了各种学习方法且形式多样的集成学习系统研究正在兴起; 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; 各种学习方法的应用范围不断扩大, 一部分应用研究成果已转化为商品; 与机器学习有关的学术活动空前活跃.2 机器学习的概念、类型及特点2.1 机器学习的基本概念机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动, 它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法.机器学习的研究目标有3 个: 1)人类学习过程的认知模型; 2)通用学习算法; 3)构造面向任务的专用学习系统的方法.在图1 所示的学习系统基本模型中, 包含了4 个基本组成环节. 环境和知识库是以某种知识表示形式表达的信息的集合, 分别代表外界信息来源和系统所具有的知识; 环境向系统的学习环节提供某些信息, 而学习环节则利用这些信息对系统的知识库进行改进, 以提高系统执行环节完成任务的效能. “执行环节”根据知识库中的知识完成某种任务, 同时将获得的信息反馈给学习环节.2.2 基于符号的机器学习基于符号的机器学习, 是基于代表问题域中实体和关系的符号集合. 符号学习算法就是利用这些符号推出新颖、有效的一般规则, 规则同时也用这些符号进行表述.1)变型空间搜索. 候选解排除算法依赖于变量空间这个概念, 是与训练实例一致的所有概念描述的集合. 这些算法有更多实例可用于缩减变型空间的大小.2)ID3 决策树归纳算法. ID3 与候选解排除算法一样, 由实例中归纳概念. 该算法在如下几方面具有优势: 对学到知识的表示; 控制计算复杂性的方法; 选择候选概念的启发式信息; 具处理有噪声数据的潜力.3)归纳偏置和学习能力. 归纳偏置指学习程序用来限制概念空间或在这个空间中选择概念.4)知识和学习. 传统的知识学习方法主要有机械式学习、指导式学习、归纳学习、类比学习和基于解释的学习.5)无监督学习. 聚类问题是比较1 组未分类的物体和度量物体的相似性, 目标是将物体分成符合某些质量标准的类别.6)强化学习. 强化学习即设计算法将外界环境转化为最大化报酬量的方式.2.3 连接主义的机器学习连接主义方法是将知识表示为由小的个体处理单元组成的网络激活或者抑制状态模式. 受动物大脑结构的启发, 连接主义网络学习是通过训练数据修改网络结构和连接权值来实现的. 在连接系统中, 处理都是并行和分布式的, 没有符号系统中的符号处理. 领域中的模式被编码成数字向量; 神经元之间的连接也被数字值所代替; 模式的转换也是数字操作的结果———通常用矩阵乘法. 设计者对于连接系统结构的选择就构成系统的归纳偏置. 应用这些技术的算法和系统结构, 一般都使用训练的方法而不是直接的程序设计. 这也是这种方法最具优势之处.连接主义的机器学习方法主要有以下几种: 连接网络的基础, 感知学习, 反传学习, 竞争学习,Hebbian 一致性学习, 吸引子网络或记忆.2.4 机器学习: 社会性和涌现性涌现模型是受遗传和进化的启发而形成的. 遗传算法开始时有一组问题的候选解, 候选解根据它们解决问题的能力来进化: 只有适者生存, 并相互交换产生下一代解. 这样, 解得以不断地增强,就像达尔文所描述的现实世界的进化.涌现学习模型模仿了大自然中最优美和强大的植物与动物的生命演化形式. 它主要应用在遗传算法、分类器系统和遗传程序设计、人工生命与基于社会的学习等方面.3 国内关于机器学习的研究现状近年来, 国内对有关机器学习的研究发展较快, 主要表现在以下几个方面.1)泛化能力的研究. 机器学习所关注的一个根本问题是如何提高学习系统的泛化能力, 或者说是机器在数据中发现的模式怎样才能具有良好的推广能力. 集成学习可以显著提高学习系统的泛化能力, 它因此曾被权威学者Dietterich 列为机器学习四大研究方向之首. 南京大学周志华教授长期从事人工智能中机器学习、数据挖掘、模式识别等方面的研究, 他的研究组在集成学习领域进行了深入研究, 获得了具有国际影响的成果.由于利用多个学习器可以获得比单一学习器更好的性能, 因而很多学者试图通过增加学习器的数目提高泛化能力. 周志华等人提出选择性集成理论, 证明了从1 组学习器中选择部分学习器比用所有学习器构建集成学习系统更优越, 并设计出有效的选择性集成算法[2]. 该研究结果在业界获得高度评价. 其完整研究结果发表在Artificial Intelligence 上, 并被ISI 列入2000— 2004 年被引用最多的“Top 1%”论文.理想的学习方法不仅要有强的泛化能力, 还要有好的可理解性. 周志华等人提出了二次学习的思想, 将集成学习用作预处理,设计出泛化能力强、可理解性好的新型规则学习方法C4.5 Rule -PANE[2] , 引起著名学者Sharkey 的重视;2)监督学习算法向多示例学习算法转化的一般准则.1997 年, Dietterich 在提出多示例学习这一新型机器学习框架的同时,还提出一个公开问题, 即如何为常用的机器学习算法设计多示例版本[2].目前, 很多常用算法都有了多示例版本, 但其转化过程均是针对具体算法进行的, 缺乏普遍适用性.周志华等人提出了监督学习算法向多示例学习算法转化的一般准则, 还给出了基于集成学习的多示例问题的求解方法[2] , 该算法在基准测试上取得了目前国际上最好的结果, 专家给予了高度评价.3)机器学习技术在工作流模型设定中的应用. 目前所实现的工作流管理系统(WFMS), 多是为了支持严格结构化的业务过程而进行的建模、分析以及设定, 即以业务过程的形式化模型为基础.获取工作流模型是应用中的一个瓶颈, 大约需要花费60%的开发时间获得对过程的认识, 而且所获取的模型都难以支持非预测或发展变化的情形, 即不能对异常或者过程模型的偏差提供充分的支持. 据此, 在WFMS 中集成机器学习部件, 通过处理人工设定的工作流实例提取工作流模型, 进一步获取工作流的自适应性是有意义的[3].4) 机器学习技术在数据挖掘中的商业应用. 数据库中的知识发现, 是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的新兴研究领域, 它主要是利用机器学习的方法从数据库中提取出有用的知识. 数据挖掘是20 世纪80 年代投资人工智能研究项目失败后, 人工智能转入实际应用时提出的,它是一个新兴的、面向商业应用的交叉学科. 数据挖掘的主要方法为统计学方法和机器学习方法.在数据挖掘领域, 机器学习方法以其强大的处理不同类型数据的能力和商业应用的巨大潜力, 受到该领域学术界和商业界越来越多的重视[4].5)基于机器学习的入侵检测技术. 传统的入侵检测系统IDS 存在大量的问题: 对未知网络攻击的检测能力差, 误报率高, 占用资源多; 对攻击数据的关联和分析功能不足, 导致过多的人工参与;对于现在广泛使用的脚本攻击防御能力差等. 为了在现代高带宽、大规模网络环境下提高入侵检测的效率, 降低漏报率和误报率, 将机器学习方法引入到IDS 中来并采用先进的分布式体系结构, 已成为IDS 的重要发展方向[5].6)人工智能原理在人类学习中的应用. 人工智能理论研究表明, 可以将人看成一个智能信息处理系统, 并且人的认知活动具有不同层次, 它可以与计算机的层次相比较. 认知活动的最高层次是思维策略, 中间一层是初级信息处理, 最底层是生理过程, 即中枢神经系统、神经元和大脑的活动;与此相对应的是计算机的程序、计算机语言和硬件. 研究认知过程的主要任务是探求高层思维决策与初级信息处理的关系, 应用计算机程序模拟人的思维策略水平, 用计算机语言模拟人的初级信息处理过程. 计算机也用类似的原理进行工作. 在规定时间内, 计算机存储的记忆相当于机体的状态, 计算机的输入相当于机体施加的某种刺激. 在得到输入后, 计算机便进行操作, 使其内部状态发生变化, 由此产生了机器学习理论[1].4 国外关于机器学习的研究现状1)搜索引擎.Google 的成功, 使得Internet 搜索引擎成为新兴产业. 除了现有的众多专营搜索引擎的公司( 如专门针对中文搜索的就有慧聪、百度等) , Microsoft 等巨头也开始投入巨资进行搜索引擎的研发.Google 掘到的第一桶金, 来源于其创始人Larry Page 和Sergey Brin 提出的PageRank 算法.机器学习技术正在支撑着各类搜索引擎( 尤其是贝叶斯学习技术) [6].2)PAL 计划.2003 年, DARPA 开始启动5 年期PAL 计划( perceptive assistant that learns) , 首期( 1～1.5 年) 投资2 900 万美元. 这是一个以机器学习为核心的计划( 涉及到AI 的其他分支, 如知识表示和推理、自然语言处理等) ; 包含2 个子计划: RADAR与CALO.CALO 子计划是整个PAL 计划的核心. 从CALO 的目标来看, DARPA 已经开始把机器学习技术的重要性置于国家安全的角度进行考虑. 美国一些主要大学和公司参加了这个子计划.3)汽车自动驾驶. 当汽车在路况复杂的道路上行驶时, 由计算机控制车辆自动行驶可以大大减少交通事故的发生. 机器学习算法的核心是决定车辆继续前进, 还是左转、右转. 主要任务是从立体视觉中学习如何在高速公路上行驶, 要根据观察人类的驾驶行为记录各种图像和操纵指令, 并且要将各种图像和指令进行正确分类.4)学习对天文物体进行分类. 利用机器学习方法对天文物体进行分类, 主要是学习判断新事物, 关键技术是对图像数据库进行分类.5)其他应用.a. 生物技术: 可折叠的蛋白质预测, 遗传因子的微型排列表示; b. 计算机系统性能的预测; c. 银行业的应用: 信用卡盗用检测; d. 属性识别(美国邮政服务); e. 互联网应用: 文档自动分类, 学习用户参数选择.5 机器学习的发展前景由于近20 年的飞速发展, 机器学习已具备一定的解决实际问题的能力, 逐渐成为一种基础性、透明化的支持与服务技术. 将机器学习真正当成一种支持和服务技术, 考虑不同学科领域对机器学习的需求, 找出其中具有共性、必须解决的问题, 进而着手研究, 一方面可以促进和丰富ML本身的发展, 另一方面可以促进使用ML 技术的学科领域的发展[6].机器学习是一个活跃且充满生命力的研究领域, 同时也是一个困难和争议较多的研究领域. 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[7].随着应用的不断深入, 出现了很多被传统机器学习研究忽视但却非常重要的问题. 例如: 传统的ML 技术只考虑同一代价和平衡数据, 笔者认为这是不全面的. 当利用闭路电视监控考场纪律时, 将“守纪学生误认为作弊学生”的代价与将“作弊学生误认为守纪学生”的代价是不同的, 因为守纪学生样本远远多于作弊学生样本. 另外, 传统的ML 技术多考虑泛化而不考虑理解, 笔者认为这也是不恰当的. 因为就上述例子而言, 还需要向学校纪律部门解释为什么做出这样的判断. 鉴于以上原因, 应用驱动将成为必然, 针对某个或某类应用的特定学习方法将不断涌现. 对机器学习的检验问题只能在应用中检验自己. 对机器学习结果的解释, 将逐渐受到重视.参考文献:[1] 张震, 王文发. 人工智能原理在人类学习中的应用[J]. 吉首大学学报: 自然科学版, 2006(1) : 39- 42.[2] 国家自然科学基金委员会. 国家杰出青年科学基金获得者及创新研究群体学术带头人选介[EB Y OL]. 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