現(xiàn)在在IT圈里有很多的專業(yè)技術(shù)名詞，有些躺在地上被IT宅男、技術(shù)大牛們不斷的細(xì)化、具體化，有些被外界的風(fēng)越吹越高，迷惑了眾生。其中近些年被不斷的提出的熱詞中，機(jī)器學(xué)習(xí)就是其中一個(gè)比較熱的專業(yè)名詞。

那么機(jī)器學(xué)習(xí)到底是個(gè)什么鬼？

機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。是專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能的一門知識(shí)。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。

這個(gè)定義說明是不是相當(dāng)?shù)膶I(yè)，但是，對(duì)于大部分人來說都看不懂啊。實(shí)際上對(duì)于有教育孩子經(jīng)驗(yàn)的人應(yīng)該更容易理解，因?yàn)樗^的機(jī)器學(xué)習(xí)，簡(jiǎn)單來說，就是使用計(jì)算機(jī)模擬人對(duì)世界認(rèn)識(shí)的過程。

相信大家都見過，或經(jīng)歷過看圖識(shí)字（物）的場(chǎng)景。一張張寫著某個(gè)字或詞的小卡片，或者畫著某類物品的圖片，被家長(zhǎng)或老師拿出來在孩子們的眼前晃來晃去，同時(shí)用聲音告知孩子們發(fā)音……長(zhǎng)期重復(fù)的這種訓(xùn)練，教會(huì)了孩子們?cè)谙麓我姷酱祟愖只蛭锲返臅r(shí)候可以直接在腦海中識(shí)別出來，同時(shí)用語言進(jìn)行表達(dá)。

而機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過計(jì)算機(jī)，在一些軟件上，使用一系列算法，模擬人類的這一教育場(chǎng)景，從而達(dá)到將相似的物品信息輸入計(jì)算機(jī)后，可以正確識(shí)別其內(nèi)容。也就是說，通過“看圖識(shí)字”的訓(xùn)練，讓機(jī)器獲得對(duì)外部世界的認(rèn)知能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)的“看圖識(shí)字”，就是需要從大量的樣本數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)，包括具體的規(guī)律和特征，從而用來進(jìn)行實(shí)際的推斷和決策。而其獲取的知識(shí)被稱為模型，這個(gè)過程被稱為模型訓(xùn)練。比如對(duì)于“貓”的圖像的識(shí)別，把各種各樣的貓的圖像作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，最后得到一個(gè)比較好的知識(shí)模型后，用來對(duì)新的貓的圖像做出識(shí)別，給出“是”或“否”的答案。

機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展過程主要是各種相關(guān)的算法的發(fā)展，直到1980年起機(jī)器學(xué)習(xí)成為一個(gè)獨(dú)立的方向開始算起，到現(xiàn)在已經(jīng)過去了40年。總體上，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)三種類型，這里不細(xì)說了。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，同時(shí)也是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)并不是人工智能一開始就采用的方法。從人工智能的角度來說，經(jīng)歷了邏輯推理、知識(shí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)三個(gè)階段。如此，這些年隨著人工智能的熱潮，機(jī)器學(xué)習(xí)也就開始廣為人知了。

為什么是貓

翻遍了相關(guān)資料，也沒有找到對(duì)這個(gè)問題的權(quán)威解釋，充分說明了提出這個(gè)問題的人的角度的刁鉆（哈哈）。好吧，那我就大膽猜測(cè)一下。

據(jù)稱現(xiàn)在全世界范圍內(nèi)，人們養(yǎng)貓的數(shù)量已經(jīng)三倍于“人類最好的朋友”狗了。美國(guó)大約三分之一的家庭擁有一只或更多的貓咪，而在英國(guó)有四分之一多的家庭。這充分說明了在機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，貓的被選擇幾率就是狗的三倍了。

另外，貓的體型相對(duì)要比狗合適，隨時(shí)可以進(jìn)行拍照；據(jù)說還具有“九條命”的特性哦，可以作為長(zhǎng)期的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源。而選用植物，花開花落，季節(jié)更替，照顧不周就要枯萎，太花心思了。有那時(shí)間還不如擼擼貓呢，那還是算了吧。

機(jī)器學(xué)習(xí)中誕生于1967年的kNN算法，是一種基于模板匹配思想的算法，簡(jiǎn)單有效，至今仍在被使用。而kNN算法中有一個(gè)非常著名的試驗(yàn)——kNN貓狗分類試驗(yàn)，估計(jì)很多學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法的人都接觸過。其中貓狗的原始數(shù)據(jù)很容易就可以從網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行下載，而且微軟就提供相應(yīng)的下載包哦。

總之，大家都用“貓”的圖像來說明自己的算法、模型的識(shí)別率有多高，你拿“狗”的圖像來說明，是不是不太具有可比性呢？再加上貓的各種萌態(tài)，吸引著人們不斷的去拍照留存；而且其大小合適、可隨時(shí)抓取的特性，還有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)源，你不選貓選哪個(gè)。要知道，搞研究的人在生活上來說還是比較懶的啊。