机器学习入门：知识获取与技能精进

"基本形式-机器学习介绍PPT" 这篇PPT主要介绍了机器学习的基本概念和形式，强调了知识获取和技能求精在这一过程中的重要性。机器学习（Machine Learning，ML）作为人工智能（AI）的一个关键分支，旨在使计算机能够通过数据和经验改善自身的性能，无需显式编程。 1. 什么是机器学习 - 西蒙（Simon, 1983）的定义：学习是系统的一种变化，使系统在执行相同任务时表现得更为高效。 - 明斯基（Minsky, 1985）的看法：学习发生在我们的思维内部，产生有益的改变。 - 机器学习是一个多元化的现象，涵盖了获取新信息、发展技能、组织知识以及通过观察和实验探索新事实和理论。 2. 机器学习的定义 - ML是一门研究如何让机器模仿人类学习的学科，专注于机器获取新知识、新技能，以及识别已有的知识。 - 更严谨的定义指出，机器学习涉及机器自动学习新知识和技能，以及对已有知识的识别和应用。 3. 基本形式 - **知识获取**：涉及理解和描述物理系统及行为，构建现实世界的表示。例如，通过收集和分析数据来建立预测模型，或者理解图像和文本的含义。 - **技能求精**：指的是通过反复实践改进机制和认知能力。以骑自行车为例，这涉及到身体协调和反应的逐步完善，通常通过不断尝试和错误修正来实现。 4. 机器学习的重要性 - 机器学习是AI领域的一个热点，是使计算机具备智能的关键。桑克认为，没有学习能力的计算机不能被称为智能。 - ML提供了一种方法，让计算机可以从数据中学习，自我调整和优化，从而解决复杂问题，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 5. 机器学习的应用 - 在各种场景中，如推荐系统、自动驾驶、医疗诊断、金融风险评估等，机器学习已经展现出强大的能力，帮助人类做出更加准确和高效的决策。 6. 学习过程 - 获取新知识：这通常涉及数据挖掘、特征工程和模型训练，目的是构建能够预测结果的模型。 - 技能提升：这包括算法调优、模型验证和持续学习，使得模型随着更多数据的输入而不断优化。 总结来说，机器学习是一个多维度的过程，涵盖从获取新知识到提升实际操作技能的各个方面。它通过自动化和自我改进的能力，为计算机赋予了智能，并在众多领域发挥了重要作用。