人工智能的机器学习到底是什么

　　现在社会的发展脚步可谓是非常的快速啊，现在我们的生活中随处可见都是科技和人工智能的存在，确实在今年的这样的情况之下，科技的已经占据了主导的位置。在今年的因为疫情的原因中特殊的原因导致现在的人工智能的已经发展的非常迅速了。

　　假如你每天观看国家新闻科技的话就一定知道现在的人工智能的他的范围是有多么的广泛，并且在广泛的情况下还有更深的人工智智能的一些知识，今天我来带你了解一下人工智能的机器学习到底是什么？

　　首先AI的分支：人工智能是一种能够使得计算机及其系统能够成功完成通常需要人类智能行为才能完成的任务的研究和开发。机器学习是训练计算机完成上述任务的技术和过程，是其必不可少的一部分。

　　探索方法：现阶段机器学习技术仍在不停地涌现，虽然一些用于训练计算机的模型已经被识别和使用，但由于不同的业务问题需要不同的模型，在训练计算机时也可以使用不同的模型，随着时间的推移将会开发出更多模型。

　　帮助计算机以提高其性能：大多数情况下，要让计算机完成人工智能的任务，它需要借助于人工帮助去练习和适应。

　　以经验为基础：提供具有经验的AI的另一种说法—为其提供数据。随着更多数据被输入系统，计算机可以更准确地对它以及将遇到的未来数据做出响应。

　　在机器学习中可以使用许多不同的模型，但它们通常被分为三种不同的学习类型：监督、无监督和强化。根据要完成的任务，有些模型比其他模型更合适、性能更好。

　　监督学习：其特点是在训练模型时明确标记每个数据点的正确结果，以便找它们之间的关系，确保在引入未分配的数据点时，可以正确的做出预测或分类。

　　如在对股票价格的研究中，分析数据点之间的关系，可以用回归学习算法对下个数据点做出预测。

　　无监督学习：该类学习的特征是算法在训练模型时期不对结果进行标记，而直接在数据点之间找有意义的关系，它的价值在于发现模式以及相关性。如，一个喜欢这瓶酒的人也喜欢这一个。

　　强化学习：这种类型的学习是有监督学习和无监督学习的结合。它通常用于解决更复杂的问题。在实践中，该类学习类型可应用于控制机器人手臂、找到最有效的电机组合、机器人导航等领域。同时逻辑游戏也很适合强化学习如扑克等。强化学习的其他应用在物流、日程安排和任务的战略规划中也很常见。

　　机器学习可以应用到哪里？

　　企业需要考虑机器学习开发的三个阶段及其应用。这三个阶段是指：描述性阶段，预测性阶段和规范性阶段。

　　描述性阶段是指记录和分析历史数据增强商业智能。向管理者提供描述性信息，并更好地理解过去行动和决策的结果和后果。这个过程现在已成为全球大多数大型企业的常规工作。

　　应用机器学习的第二阶段是预测。收集数据并使用它来预测特定结果可以提高反应性，使其更高效地做出决策。

　　最后一个规范性阶段是最先进的机器学习阶段，该阶段已被应用于企业活动中，并且在新兴企业的推动下不断向前发展。在针对有效和高效的业务实践时了解原因、动机和背景是最佳决策的先决条件，而只预测行为或结果是不够的。具体地说，当人和机器结合起来时，这个阶段是可能的。机器学习用于找到有意义的关系并预测结果，而数据专家则充当翻译者，以了解关系存在的原因。这样，就可以更精确地作出决策。

　　此外，除了预测性洞察之外，感兴趣的朋友还可以了解一下另一个机器学习应用程序：流程自动化。这里是关于这两个概念的介绍和对比。