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2、機(jī)器學(xué)習(xí)

圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法圖形表示

機(jī)器學(xué)習(xí)考察計(jì)算機(jī)如何基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。其主要研究領(lǐng)域之一是，計(jì)算機(jī)程序基于數(shù)據(jù)自動(dòng)地學(xué)習(xí)識(shí)別復(fù)雜的模式，并做出智能的決斷。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速成長(zhǎng)的學(xué)科，在這里，我們?yōu)榇蠹医榻B一些與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的經(jīng)典的、機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。

監(jiān)督學(xué)習(xí)：基本上是分類的同義詞。學(xué)習(xí)中的監(jiān)督來(lái)自于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中被標(biāo)記的實(shí)例。

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：本質(zhì)上是聚類的同義詞。學(xué)習(xí)過(guò)程是無(wú)監(jiān)督的，因?yàn)檩斎雽?shí)例沒(méi)有類標(biāo)記。

半監(jiān)督學(xué)習(xí)：是一類機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在學(xué)習(xí)模型時(shí)，它使用標(biāo)記的和未標(biāo)記的實(shí)例。在一種方法中，標(biāo)記的實(shí)例用來(lái)學(xué)習(xí)類模型，而未標(biāo)記的實(shí)例用來(lái)改進(jìn)類邊界。

主動(dòng)學(xué)習(xí)：是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它讓用戶在學(xué)習(xí)過(guò)程中扮演主動(dòng)角色。主動(dòng)學(xué)習(xí)方法可能要求用戶對(duì)可能來(lái)自未被標(biāo)記的實(shí)例集或由學(xué)習(xí)程序合成的實(shí)例進(jìn)行標(biāo)記。給定可以標(biāo)記的實(shí)例數(shù)量的約束，目的是通過(guò)主動(dòng)地從用戶獲取知識(shí)來(lái)提高模型的質(zhì)量。

3、深度學(xué)習(xí)

圖4 深度學(xué)習(xí)是一種新的思維方式

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)。

到了當(dāng)下，經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的機(jī)器在識(shí)別圖像時(shí)比人類更好，比如識(shí)別貓、識(shí)別血液中的癌細(xì)胞特征、識(shí)別MRI掃描圖片中的腫瘤。