机器学习是怎么一回事儿？大家可能早已听说过“机器学习”这个词，它是人工智能发展的一个重要方向，也是现在世界各国鼎立推动发展的前沿技术。
什么是机器学习
既然谈到机器学习，那么肯定用到机器，即我们平常用到的手机，电脑，超算中心，各种智能芯片等。所谓学习，人们自然会联系到人类通过学习，成为食物链顶端的超级进化过程，机器也是一样，可以要通过学习，变得更加“聪明”。在这个过程中，人类就要明确告诉机器明确学习样本，明确的事物属性特征，数据科学家将人类能够识别的事物特征信息转换为机器能够识别的属性特征，让机器像智慧生物一样进行自我进化。
机器学习有哪些内容
机器学习内容，包括但不限于统计学习、数据挖掘、机器视觉、语音识别、自然语言处理等等。
统计学习
统计学是应用数学的一个分支，利用概率论建模，通过量化分析、总结、推断和预测。现在，随着数字化的不断发展和深入，人们越来越希望通过从海量数据中得到事物发展的内部规律，而不仅仅依靠自身经验。数据统计学习，自然而然也用到了机器学习当中。比如我们日常生活中的各种统计报表，国民经济统计数据，世界流行性疾病统计等等。
数据挖掘
比数据统计更深一层，它是在大量数据中发现隐藏的，先前未知的，有价值的特殊信息。中间需要经过各种归纳统计，逻辑算法推导，其运用的数据需要过滤掉各种噪音、处理各种失真，让蒙蔽人们感官的信息在数据挖掘过后逐渐清晰起来。我们在日常生活中游戏爱好者的游戏习惯，网购爱好者的网购习惯，流行性疾病发展轨迹，地球气候变化趋势等等。
机器视觉
机器视觉可以理解为用机器来代替人类眼睛，来判断事物的成像信号，通过图形图像处理系统，得到事物的各种感官特性，转化为数字型号，由机器来运算抽取目标事物特征的过程，进而根据判断结果来控制现场设备运动。比如当下流行的无人驾驶技术，视觉检测技术。
模式识别
模式识别就是利用机器根据样本的特征将样本划分到一定类别中去的一种计算方式。从而丰富机器对事物识别的水平。
另外，机器学习还体现在语音识别、自然语言处理等分支科学中。
说到最后
人工智能的机器学习是未来十年乃至几十年都将繁荣的科学技术，其周边技术和产业发展不可限量，人才需求也将不断增长。机器学习也应成为一项科普知识，得到大家的喜爱。
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