人工智能基础与应用(高职)：机器学习PPT教学课件.pptx

第4课机器学习人工智能基础与应用

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第4课机器学习人工智能的目标包括推理、知识表示、自动规划、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学和强人工智能等多个方面。机器学习这一研究领域是由人工智能的一个子目标发展而来，旨在帮助机器和软件进行自我学习来解决遇到的问题。从人工智能发展史来看，机器学习在上个世纪80年代才开始成为主流。但当前人工智能领域的进展非常依赖于机器学习。自然语言处理、计算机视觉、语音识别等与机器学习尤其是深度学习的成果是交叉的。

4.1机器学习的发展与定义01

4.1机器学习的发展与定义苹果手机提供了一个智能语音助手Siri，一些电子邮箱依赖垃圾邮件过滤器来保持你的电子邮件收件箱的清洁，等等。你是否使用了类似这样的服务呢？如果回答是“是”，那么，事实上，你已经在利用机器学习了！机器学习是人工智能的一个分支，它所涉及的

范围非常大，包括语言处理、图像识别和规划

等等，但它实际上又是一个相当简单的概念。

0102030405机器学习的发展机器学习的定义

4.1.1机器学习的发展机器学习最早的发展可以追溯到英国数学家贝叶斯（1701年~1761年）在1763年发表的贝叶斯定理，这是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则数学定理，是机器学习的基本思想。其中，P(A|B)是指在B发生的情况下A发生的可能性，即根据以前的信息寻找最可能发生的事件。机器学习的发展过程大体上可分为4个时期（参见图6-6）。

4.1.1机器学习的发展图6-6机器学习的发展

4.1.1机器学习的发展第一阶段是在20世纪50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。第二阶段是在20世纪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20世纪70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。

4.1.1机器学习的发展机器学习的必威体育精装版阶段始于1986年，进入新阶段的重要表现在下列诸方面：（1）机器学习成为新的边缘学科，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。

4.1.1机器学习的发展（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。

4.1.1机器学习的发展（5）与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年举行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。机器学习在1997年达到巅峰，当时，IBM深蓝国际象棋电脑在一场国际象棋比赛中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。近年来，谷歌开发了专注于中国棋类游戏围棋的AlphaGo（阿尔法狗），该游戏被普遍认为是世界上最难的游戏。尽管围棋被认为过于复杂，以至于一台电脑无法掌握，但2016年AlphaGo终于获得胜利，在一场五局比赛中击败了围棋世界冠军李世石（见图6-7）。

4.1.1机器学习的发展图6-7AlphaGo在围棋赛中击败李世石

4.1.2机器学习的定义学习是人类具有的一种重要的智能行为，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。比如，兰利（1996）的定义是：“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。”汤姆·米切尔（1997）对信息论中的一些概念有详细的解释，其中定义机器学习时提到：“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。”

4.1.2机器学习的定义Alpaydin（2004）提出自己对机器学习的定义：“机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。”顾名思义，机器学习