人工智能是机器学习？3000字给你解释清楚，机器学习到底是什么？机器被赋予了强大的认知和预测能力。回顾历史，1997年IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫；2011年，具有机器学习能力的IBMWatson参加综艺节目，获得100万奖金；2016年，使用深度学习训练的Aplphago成功击败人类世界冠军。事实证明，机器可以像人类一样思考，甚至??比人类思考得更好。目前，人工智能已广泛应用于金融、医疗、制造等行业。其中，机器学习是人工智能技术发展的主要方向。一、机器学习、人工智能和深度学习的关系在介绍机器学习之前，有必要梳理一下人工智能、机器学习和深度学习的关系。目前业界最常见的划分是：人工智能：它采用与传统计算机系统完全不同的工作模式。它可以根据常见的学习策略读取海量大数据，并从中发现规律、联系和见解。因此，人工智能能够在不重新设置程序的情况下自动适应新的数据。机器学习：是人工智能研究的核心技术。在大数据的支持下，各种算法让机器对数据进行深度统计分析，进行自我学习；使用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习将这种能力推向了更高的层次。深度学习是机器学习算法的一种，属于人工神经网络系统。现在在很多应用领域表现最好的机器学习都是基于模仿人脑结构的神经网络设计的。这些计算机系统可以完全自主地学习、发现和应用规则。与其他方法相比，它在解决更复杂的问题时表现更好。深度学习是一种可以帮助机器独立思考的方法。总而言之，人工智能是社会发展的重要推动力，而机器学习尤其是深度学习技术是人工智能发展的核心。三者之间的关系是包容与包容。如下图所示：2.机器学习：实现人工智能的有效途径从广义上讲，机器学习是一种赋予机器学习能力，使其能够完成直接编程无法完成的功能的方法。但在实际意义上，机器学习是通过经验或数据改进算法的研究。通过算法，机器可以从大量的历史数据中学习规律，获得一定的模式，并利用这个模型来预测未来。机器在这个过程中不断学习，处理的数据越多，预测结果就越准确。机器学习在人工智能的研究中扮演着非常重要的角色。它是人工智能的核心，是计算机实现智能化的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。从20世纪50年代开始，人们开始研究机器学习，从最初基于神经元模型和函数逼近理论的方法研究，到基于符号演算的规则学习和决策树学习的产生，再到后来认识等概念的引入随着认知心理学中的归纳、解释和类比对最新计算学习理论和统计学习的兴起，机器学习一直在相关学科的实际应用中发挥主导作用。现在已经取得了很多成果，也分化出很多研究方向，主要有符号学习、连接学习和统计学习。01机器学习的结构模型机器学习的本质是算法，是解决问题的一系列指令。程序员开发的用于指导计算机完成新任务的算法是我们今天看到的先进数字世界的基础。计算机算法根据一定的指令和规则将大量数据组织成信息和服务。机器学习向计算机发出指令，使它们能够从数据中学习，而无需程序员提供新的分步指令。机器学习的基本过程是为学习算法提供训练数据。然后，学习算法根据数据的推论生成一组新规则。这本质上是在生成一种新算法，称为机器学习模型。通过使用不同的训练数据，相同的学习算法可以生成不同的模型。从数据中推断出新指令是机器学习的核心优势。它还强调了数据的关键作用：可用于训练算法的数据越多，算法可以学习的越多。事实上，AI的许多最新进展并非归功于学习算法的根本性创新，而是归功于现在积累的大量可用数据。02机器学习工作流程Step1选择数据，首先将原始数据分成三组：训练数据、验证数据和测试数据；Step2数据建模，然后使用训练数据建立模型，使用相关特征；Step3验证模型将验证数据输入到已经搭建好的数据模型中；Step4测试模型使用测试数据检查验证模型的性能；Step5使用模型使用完全训练好的模型对新数据进行预测；Step6选择数据使用更多的数据、不同的特征或调整参数来提高算法的性能。03机器学习发展的关键基石海量数据人工智能的能源是稳定的数据流。只有通过海量数据训练自己，机器学习才能发展出新的规则来完成日益复杂的任务。目前，我们每时每刻都在产生大量的数据，数据存储成本的降低使得这些数据易于使用。超级计算强大的计算机和通过互联网连接的远程处理能力使机器学习技术能够处理大量数据。ALPHGO之所以能够在与李世石的对决中取得历史性的胜利，与其拥有1920个CPU和280个GPU的超级计算系统的硬件配置是分不开的。可见计算能力对于机器学习至关重要。优秀的算法在机器学习中，学习算法（learningalgorithms）创造规则，让计算机从数据中学习，推断出新的指令（算法模型），这也是机器学习的核心优势。新的机器学习技术，尤其是分层神经网络，也称为深度学习，激发了新的服务，并刺激了对该人工智能领域其他方面的投资和研究。04机器学习的算法分类机器学习根据学习形式的不同一般可以分为三类：监督学习（SupervisedLearning）为学习算法提供带标签的数据和所需的输出。对于每个输入，学习者都有一个响应目标。监督学习主要应用于快速高效地教授AI现有知识，用于解决分类和回归问题。常见的算法包括决策树（DecisionTrees）、Adaboost算法、人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork-ANN）算法、SVM（SupportVectorMachine）算法等。无监督学习（UnsupervisedLearning）提供给学习算法的数据是无标签的，而要求算法识别输入数据中的模式，主要是建立模型，用它来尝试解释输入数据，并用于下一次输入。现实中，很多数据集往往有大量未标记的样本，但标记的样本却很少。如果直接丢弃，很大程度上会导致模型精度低下。解决这种情况的思路往往是将有标签的样本结合起来，通过估计的方法将无标签样本变成伪标签样本，因此无监督学习比有监督学习更难掌握。主要用于解决聚类和降维问题。常见的算法有聚类算法、K-means算法、期望最大化（EM）算法、AffinityPropagation聚类算法、层次聚类算法等。强化学习（ReinforcementLearning）算法与动态环境交互，将环境的反馈作为输入，并通过学习选择能够实现其目标的最优动作。强化学习背后的数学方法与监督/无监督学习略有不同。监督/非监督学习更多地应用了统计，而强化学习结合了更多的数学方法，例如离散数学和随机过程。常见的算法有TD(λ)算法、Q-learning算法等。3、机器学习在BI中的应用：自然语言分析随着机器学习的普及，会话式用户界面逐渐成为业界的热门话题。NaturalLanguagetoSQL（NL2SQL）就是这样一种技术，它将用户的自然语句转换成可执行的SQL语句，从而免去业务用户学习SQL语言的麻烦，成功地将自然语言应用到BI领域。Smartbi的自然语言分析利用NL2SQL技术，通过神经网络将自然语言转化为计算机可以识别的数据库查询语言。用户通过语音或键盘输入后，“AI智麦”会将输入的自然语言转化为语言元模型的形式，通过小麦内置的知识抽取算法，将元模型转化为数据库语言机器可以通过深度学习模型理解。最后，通过Smartbi预设的查询引擎和图形引擎，快速准确地找到用户想要的查询结果，自动生成图形输出，并在Smartbi中对查询结果进行组合和进一步分析。4.机器学习在BI中的应用：数据挖掘数据挖掘是利用机器学习技术从大量数据中挖掘出有价值的信息。与传统的数据分析相比，数据挖掘揭示了数据之间未知的关系，可以做一些预测分析，如精准营销、销售预测、流失客户预警等。虽然数据挖掘的学习门槛高，但也有越来越多的支持自动构建机器学习模型的软件工具，可以尝试多种不同的算法，找到最成功的算法。一旦用训练数据找到了能够进行预测的最佳模型，就可以部署它来对新数据进行预测。例如Smartbi的数据挖掘平台，通过一个界面的可视化操作，实现数据预处理、算法应用、模型训练、评估、部署的全生命周期管理。同时内置分类、聚类、关联、回归等数十种算法节点，支持自动推荐，参数也可自动调优。机器学习是人工智能应用的另一个重要研究领域。时至今日，虽然机器学习领域取得了重大的技术进步，但就目前机器学习的发展现状而言，自主学习的能力仍然十分有限，不具备类似的学习能力人类。与此同时，机器学习的发展也面临着巨大的挑战。必须克服挑战和技术障碍，例如泛化、速度、可理解性和数据利用。但好消息是，在一些复杂的类人神经分析算法的开发上，计算机专家已经取得了长足的进步，人们已经能够开发出很多自主算法和模型，让机器展现出高效的学习能力。对机器学习的进一步深入研究，必将推动人工智能技术的深入应用和发展。
