5 機器學習的突破性應用

機器學習是最近流行的流行詞，而且非常正確。 它是計算機科學中最有趣和發展最快的子領域之一。 簡而言之，機器學習使您的人工智能變得智能。 大多數人發現機器學習的內部運作很神秘——但這遠非事實。 如果您剛剛開始了解機器學習，讓我們使用一個類比使其更容易：
你正試圖把一個紙球扔進垃圾箱。

一次嘗試後，您將大致了解需要施加的力量。 您在第二次嘗試中施加了所需的力量，但角度似乎是錯誤的。 這裡本質上發生的是，每次投擲你都在學習一些東西，並使你的結果更接近預期的結果。 那是因為我們人類天生就可以從我們的經驗中學習和成長。
假設你用一台機器代替自己。 現在，我們有兩種前進的方式：

非機器學習方法

一種通用的非機器學習方法是測量角度和距離，然後使用公式計算所需的最佳力。 現在，假設我們添加另一個變量——一個增加風力的風扇。 由於添加了變量，我們的非 ML 程序幾乎肯定會失敗。 如果我們要讓它工作，我們需要重新編程，記住風因素和公式。

機器學習方法

現在，如果我們要為同一問題設計基於機器學習的方法，它也將從標準公式開始——但是，在每次體驗之後，它都會更新/重構公式。 該公式將使用更多的經驗（在機器學習領域稱為“數據點”）不斷得到改進——這也將導致結果的改進。 您每天都會以 Facebook 新聞提要的形式體驗這些東西，或者自定義策劃的 YouTube 建議或其他類似的東西 - 你明白了要點。
數據科學、機器學習和大數據之間的區別！

什麼是機器學習？

上面的類比應該清楚地表明，機器學習只是使用算法和過程來訓練你的系統，以便通過經驗變得更好。 但是，出於技術定義的目的，如果系統在所述任務上的性能隨著時間和經驗而提高，則可以說系統從一組任務的經驗中學習。

這本質上意味著在機器學習中，系統會通過經驗提高其性能。 這正是我們在類比中註意到的。

機器學習的類型

根據您的問題陳述，您可以使用以下三種技術中的任何一種來訓練您的系統：

監督學習

監督機器學習應該應用於每個數據的標籤/類別已知的數據集。 讓我們想像一下，我們想教我們的系統如何區分狗和人的圖像。 假設我們有一組標記為人或狗的圖片（標記由人工註釋者完成，以確保更好的數據質量）。 現在，我們可以使用這個數據集和數據類來訓練我們的算法以學習正確的方式。 一旦我們的算法學會瞭如何對圖像進行分類，我們就可以在不同的數據集上使用它來預測任何新數據點的標籤。
傻瓜神經網絡：綜合指南

無監督學習

正如您可以從名稱中猜到的那樣，無監督機器學習沒有任何監督類或標籤。 我們只是為我們的系統提供了大量的數據和每個數據塊的特徵。 例如，假設在我們之前的示例中，我們只是將一些圖像（人和狗的）輸入到我們的系統中，為每個圖像賦予一個特徵。 顯然，人類的特徵將與狗相似和不同。 利用這些特徵，我們可以訓練我們的系統將數據分為兩類。 “分類”的無監督版本稱為“聚類”。 在聚類中，我們沒有任何標籤。 我們根據共同特徵對數據集進行分組。

強化學習

在強化學習中，沒有類別或特徵，只有一個終點——通過或失敗。 為了更好地理解這一點，請考慮學習下棋的例子。 每場比賽結束後，系統都會收到輸贏狀態通知。 在這種情況下，我們的系統不會將每一步都標記為“正確”或“錯誤”，而只有最終結果。 隨著我們的算法在訓練期間玩更多的遊戲，它會繼續為那些導致獲勝的動作的組合賦予更大的“權重”（重要性）。
神經網絡：現實世界中的應用

機器學習領域的突破性應用

從我們上面的討論可以看出，機器學習確實可以解決很多傳統計算機無法解決的問題。 讓我們看看機器學習的一些應用改變了我們所知道的世界：

1. 打擊網絡垃圾郵件

谷歌正在使用“深度學習”——它是一種神經網絡，可以在線和離線對抗垃圾郵件。 深度學習使用來自用戶的數據並應用自然語言處理來總結它遇到的電子郵件。 它不僅可以幫助網絡用戶，還可以幫助 SEO 公司嘗試使用白帽技術幫助合法網站排名更高。

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2.模仿學習

模仿學習與觀察學習非常相似——這是我們在嬰兒時期所做的事情。 這廣泛用於現場機器人技術以及農業、搜索、建築、救援、軍事等行業。 在所有這些情況下，手動對機器人進行編程非常困難。 為了解決這個問題，演示編程（也稱為協作方法）與機器學習結合使用。 看看亞利桑那州發布的這段視頻，它展示了一個人形機器人學習抓取不同的物體。

3. 輔助和醫療技術

輔助機器人是能夠處理感官信息並在需要時執行動作的機器人。 智能組織自主機器人 (STAR) 是使用這種類型的機器學習和現實世界的協作創建的。 STAR 使用 ML 和 3D 傳感，可以比任何外科醫生更好地縫合豬腸（用於測試）。 雖然 STAR 並不是為了取代外科醫生而開發的，但它確實為醫療程序中的精細步驟提供了協作解決方案。
機器學習還以預測措施的形式找到應用。 就像同事可以查看醫生的處方並找出他們可能遺漏的內容一樣，如果訓練有素，人工智能係統也可以找出處方中缺失的環節。 不僅如此，人工智能還可以尋找指向可能的心力衰竭的模式。 這可以證明對醫生非常有幫助，因為他們可以與虛擬機器人 AI 合作，在致命的心髒病發作之前更好地診斷它。 額外的一雙眼睛（和智慧）可以利大於弊。 迄今為止的研究也為這項技術的未來應用提供了希望。

4. 自動翻譯/識別

儘管它看起來像一個簡單的概念，但 ML 也可以用於將文本（甚至來自圖像）翻譯成任何語言。 使用神經網絡將有助於從圖像中提取文本，然後將其翻譯成所需的語言，然後再將其放回圖片中。 除此之外，ML 還用於處理任何類型識別的每個應用程序——語音、圖像、文本，應有盡有！

5. 自動玩電子遊戲

這是機器學習最酷的應用之一，儘管它可能不像列表中提到的其他應用那樣具有那麼多的社會效用。 機器學習可用於訓練神經網絡分析屏幕上的像素並相應地玩視頻遊戲。 最初的嘗試之一是谷歌的 Deepmind。
圍棋和對通用人工智能的挑戰

綜上所述…
話雖如此，機器學習並不是解決所有問題的方法。 你不需要機器學習來從他的 DOB 中找出一個人的年齡，但你當然需要 ML 來從他的音樂偏好中找出一個人的年齡。 例如，您會發現 Johnny Cash and the Doors 的粉絲大多 35 歲以上，而 Selena Gomez 的大多數粉絲都在 20 歲以下。機器學習*可以*用於解決您周圍的任何問題，但應該嗎？ 並不真地。 永遠不要使用機器學習來解決你的問題，而不是確定你真的需要你的機器來學習。 否則，這就像用機關槍殺死蚊子一樣——它們可能會被殺死，也可能不會，但歸根結底，值得嗎？
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