机器学习研究现状与发展趋势
机器学习技术的发展现状及未来趋势分析
机器学习技术的发展现状及未来趋势分析随着科技的快速发展和数据的爆炸式增长，机器学习技术已经成为了解决实际问题的重要工具之一。
机器学习技术是一种人工智能的分支，通过分析数据和模式识别来提高算法的性能和精度。
本文将探讨机器学习技术的发展现状以及其未来的趋势。
机器学习技术的发展现状机器学习技术的发展可以追溯到上世纪50年代，当时的重点是构建基于规则和逻辑的专家系统。
然而，由于缺乏大量的数据和计算能力，这些系统很快就遇到了局限性。
随着互联网的兴起和大数据的出现，机器学习技术逐渐成为热点领域。
重要的突破之一是深度学习的出现。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，可以从大量的数据中学习并提取特征。
深度学习已经在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
除了深度学习，还有一些其他的机器学习方法也取得了重大突破。
例如，强化学习是一种通过试错学习的方法，在机器人控制和游戏博弈等领域具有广泛应用。
迁移学习是一种将已学习知识应用于新任务的方法，能够加快模型的训练速度和提高性能。
机器学习技术的未来趋势机器学习技术在未来有着广阔的应用前景。
以下是一些可能的发展趋势：1. 自动化系统：未来的机器学习系统将更加自动化和智能化。
人们可以通过少量的输入，如问题描述或示例，让机器自动学习并产生相应的输出。
这将为人们提供更多的时间和精力去专注于核心问题。
2. 针对不确定性：机器学习技术通常在面临大量不确定性的情况下效果不佳。
未来的发展方向之一是解决这种不确定性，使得机器学习系统能够更好地应对未知的情况。
3. 融合多种技术：机器学习技术通常需要和其他技术结合起来才能解决实际问题。
未来会出现更多的交叉学科研究，如深度学习与自然语言处理、机器学习与传感器技术的融合等，以生成更加智能和全面的解决方案。
4. 隐私和安全问题：随着机器学习技术的广泛应用，人们对于数据隐私和安全性的担忧也在增加。
未来的发展趋势之一是改进机器学习模型的隐私保护和防护措施，以确保用户数据的安全。
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。
机器学习的发展现状与未来趋势展望
机器学习的发展现状与未来趋势展望随着人工智能技术的不断发展，机器学习作为其重要组成部分正逐渐受到广泛关注。
机器学习是人工智能领域中的一个重要学科，通过让机器自动学习并改善性能，使其能够完成特定任务。
在过去几年中，机器学习已经取得了重要的成就，但同时也还存在一些挑战和限制。
本文将探讨机器学习的发展现状，并展望其未来趋势。
首先，我们来回顾一下机器学习的发展现状。
近年来，随着大数据、云计算和算法的不断进步，机器学习技术得到了快速发展。
特别是深度学习的兴起，以及深度神经网络模型的出现，使得机器学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的进展。
例如，神经网络模型在图像分类任务上的准确率已经超过了人类的水平。
此外，机器学习还在自然语言处理和推荐系统等领域发挥了重要作用。
通过对大量数据的学习和分析，机器学习算法能够自动从中挖掘出有用的信息，并作出准确的预测和决策。
然而，尽管机器学习取得了巨大的进步，但仍然存在一些挑战和限制。
首先，机器学习算法的依赖于大量的标注数据，而获得标注数据是一项耗时且昂贵的任务。
此外，机器学习算法对于数据的质量和准确性要求较高，如果数据存在错误或偏差，就会对算法的性能产生不良影响。
另外，机器学习算法的可解释性也是一个值得关注的问题。
有时，算法能够给出准确的结果，但却无法解释为什么会产生这样的结果。
这个问题对于一些涉及到人类生命安全和社会公正的应用中是非常重要的。
现在我们来展望机器学习的未来趋势。
首先，随着技术的进步和数据的不断增长，我们可以预见机器学习算法的性能将会不断提升。
深度学习技术在图像和语音等领域的突出表现表明了其巨大潜力。
同时，随着自动驾驶、智能医疗等领域的兴起，对于机器学习算法的需求也会不断增加，这将进一步促进技术的创新和发展。
其次，随着机器学习技术的普及，机器学习将不再是一项专业的技术，而是逐渐成为人们生活中的一部分。
例如，我们可以通过机器学习算法来优化电力和交通系统，以提高能源利用率和减少交通拥堵。
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机器学习研究现状与发展趋势摘要:机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演译。
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。
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。
采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。
实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。
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。
本文主要叙述了1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类.2.机器学习的发展趋势。
引言:1按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
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。
什么叫做机器学习？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。
为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。
顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。
稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等。
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。
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。
机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
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。
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2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。
正文1.机器学习的定义,研究意义,应用领域学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。
社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。
至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。
比如，Langley（1996) 定义的机器学习是“机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。
尽管如此，为了便于进行讨论和估计的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。
顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门。
稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等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，它可以在不断的对弈中改善自己的棋艺。
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。
机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。
这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。
3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。
2.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。
…>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4有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
3.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(Rote learning)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(Learning from instruction或Learning by being told)。
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(Learning by d ction)。
5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(Learning by analogy)。
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(Explanation-based learning, EBL)。
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(Learning from induction)。
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。