《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台》 —3 机器学习概述

华章计算机 发表于 2019/11/15 15:39:28 2019/11/15
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台》一书中第3章,第3.1.1节,作者是王健宗 瞿晓阳  。

CHAPTER 3

第3章

机器学习概述

机器学习(Machine Learning,ML)是实现人工智能的一种方法,它来源于早期的人工智能领域,是人工智能研究发展到一定阶段的必然产物。机器学习可以分为以支持向量机为代表的统计学习和以人工神经网络为代表的深度学习。统计学习模型参数往往是可解释的,而人工神经网络则是一个“黑箱”。

本章我们首先主要介绍统计机器学习,包括机器学习的发展和基本实现方法,然后引出自动化机器学习。

3.1 机器学习的发展

3.1.1 “机器学习”名字的由来

人工智能在1956年由约翰·麦卡锡(John McCarthy)首次定义,其含义是可以执行人类智能特征任务的机器。包括语言理解、物体识别、声音识别、学习和智能地解决人类问题等方面。人工智能可以从广义和狭义两个方面理解:广义是指人工智能是可以实现同等人类能力的计算机;狭义是指其可以做人类要求的特定任务,并且能够做得非常好,比如一台用来识别图像的机器就仅限于能够很好地识别图像,而不能做其他事情。

机器学习是人工智能的核心任务,阿瑟·塞缪尔(Arthur Samuel)将机器学习定义为“没有明确编程就能学习的能力”。虽然在不使用机器学习的情况下,就可以实现人工智能,但是这需要通过定义复杂的规则和决策树等方式来构建数百万行代码。因此,就出现了现在的机器学习算法,不需要通过手动编码和定义特定的指令来完成特定的任务,只需要以一种“训练”算法的方式让机器自己学习,并根据输入的数据进行自我调整和改进。

那么“机器学习”的名字是怎么来的呢?

1952年,阿瑟·塞缪尔在IBM公司研制了一个西洋跳棋程序,塞缪尔自己并不是下西洋棋的高手,因此这个计算机程序的下棋能力很差,但是它具有自学习能力,可以通过自己对大量棋局的分析,逐渐学会如何分辨当前局面出的是“好棋”还是“坏棋”,从中不断积累经验和吸取教训,进而不断提高棋艺,最后竟然超过了塞缪尔本人。塞缪尔认为,在不使用具体的代码,只使用一定数量的训练数据和泛型编程的前提下,机器就可以从训练数据中学到赢棋的经验,这就是机器学习最初的定义。1961年,“知识工程之父”爱德华·费根鲍姆(Edward Feigenbaum,1994年图灵奖得主)为了编写其巨著《Computers and Thought》,邀请塞缪尔提供该程序最好的一个对弈实例。借此机会,塞缪尔向当时的康涅狄格州的跳棋冠军,也是全美排名第四的棋手发起挑战,最终塞缪尔的程序获得了胜利,轰动一时。

塞缪尔的这个跳棋程序不仅在人工智能领域成为经典,它还推动了整个计算机科学的发展进程。计算机刚出现的时候,只是被用来做大型计算的机器,不可能完成没有事先编好程序的任务,而塞缪尔的跳棋程序,打破了这种思想的禁锢,创造了不可能,从那以后,引领了新的计算机潮流,成为后人发展计算机的新方向。


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