【数智AI】什么是机器学习

在现代社会中，数据无处不在，从社交媒体到电子商务，从医疗健康到金融投资，各个领域都产生了海量的数据。而机器学习算法能够从这些数据中挖掘出有价值的信息，帮助人们做出更明智的决策。今天，我们的【数智AI】栏目就带大家了解一下什么是机器学习。

机器学习是一种利用计算机算法从数据中自动分析和学习规律，从而使计算机能够自动获取新知识和能力的方法。它可以处理大量的复杂数据并从中提取出有用的信息，其理念是让计算机自己从数据中学习，并根据不断的经验改善自身的性能。

机器学习可以根据不同的方法和技术进行分类，常见的分类方式有以下几种。

监督学习：这是从带有标签的数据集中学习模型的方法。在监督学习中，每个样本都由一个输入对象（通常为特征向量）和一个期望的输出值（标签）组成。模型通过学习输入与输出之间的关系，从而能够对新的输入进行预测或分类。

比如手机识别垃圾短信，电子邮箱识别垃圾邮件，都是通过对一些历史短信、历史邮件做垃圾分类的标记，对这些带有标记的数据进行模型训练，然后获取到新的短信或新的邮件时，进行模型匹配，来识别此邮件是或不是，这就是监督学习下分类的预测。

无监督学习：与监督学习不同，无监督学习使用的是没有标签的数据集。它的目标是发现数据中的内在结构或模式。常见的应用包括聚类（将数据分组为相似的子集）和降维（简化数据表示，同时保留关键信息）。

比如我们抓取了1万个网页，要完成对这些网页的归类，在这里，我们并没有事先定义好的类别，也没有已经训练好的分类模型。聚类算法要自己完成对这1万个网页的归类，保证同一类网页是同一个主题的，不同类型的网页是不一样的。

强化学习：强化学习是一种通过与环境交互来学习的方法。智能体（agent）在环境中执行动作，并根据从环境中获得的奖励或惩罚来更新其策略，以最大化累积奖励。强化学习常用于机器人控制、游戏AI等领域。

简单来说，机器学习要完成的任务是：

分类算法-是什么？即根据一个样本预测出它所属的类别。

回归算法-是多少？即根据一个样本预测出一个数量值。

聚类算法-怎么分？保证同一个类样本相似，不同类的样本之间尽量不同。

强化学习-怎么做？即根据当前的状态决定执行什么动作，最后得到最大的回报。

机器学习的应用场景非常广泛，几乎涵盖了现代社会的各个领域。以下是一些具体的应用场景示例。

金融风险管理：金融机构积极采用机器学习模型来提高风险管理和欺诈检测技术的准确性。通过利用大量的历史数据和先进的算法技术，机器学习模型能够识别出存在重大风险的交易和操作，从而有效减少金融机构可能面临的损失。

医疗图像处理：在医疗领域，机器学习技术被广泛应用于图像处理和分析。医生和研究人员可以利用机器学习算法快速识别和定位疾病和异常，提高诊断的效率和精度。此外，机器学习还可以辅助医生进行决策，预测患者的风险和可能的疾病，为患者提供个性化的治疗方案。

交通流量预测与智能交通：机器学习技术可以应用于交通流量预测、智能交通信号控制、交通事故预测与预防以及交通路径规划等方面。通过对交通数据的实时监测和分析，机器学习模型能够预测交通流量的变化，自动调整交通信号的控制策略，提高交通效率并减少拥堵。

人脸识别与物体识别：在安防和智能设备领域，机器学习技术能够实现准确的人脸识别和物体识别。这一技术广泛应用于人脸解锁、人脸支付、无人驾驶、智能监控等场景，提高了生活和商业活动的便利性和安全性。