什麼是機器學習,
Context:機器學習 (ML) 是一個研究領域,致力於理解和構建"學習"的方法,即利用資料來提高某些任務的效能. 它被視為人工智慧的一部分.  機器學習演算法建立基於樣本資料的模型,稱為訓練資料,以便在沒有明確程式設計的情況下進行預測或決策. 機器學習演算法被用於各種應用,例如醫學,電子郵件過<unk>,語音識別,農業和計算機視覺,在這些領域,開發常規演算法來執行所需的任務是困難或不可行的.  機器學習的一個子集與計算統計密切相關,它專注於使用計算機進行預測,但並非所有機器學習都是統計學習. 數學優化的研究為機器學習領域提供了方法,理論和應用領域. 資料探勘是一個相關的研究領域,專注於通過無監督學習進行探索性資料分析.  一些機器學習的實現方式使用資料和神經網路以模仿生物大腦的工作方式.  機器學習在業務問題中的應用也被稱為預測分析.  概述 學習演算法是基於過去工作的策略,演算法和推理在未來也可能繼續工作. 這些推斷可能是顯而易見的,比如"因為太陽在過去的1萬天裡每天早上升起,所以明天早上也可能會升起". 它們可以有細微差別,比如"X%的家族具有具有顏色變異的地理上分離的物種,因此有Y%的機會存在未被發現的黑天<unk>".  機器學習程式可以執行任務而沒有被明確程式設計. 它涉及計算機從提供的資料中學習, 對於分配給計算機的簡單任務,可以程式設計演算法告訴機器如何執行解決問題的所有步驟;計算機方面,不需要學習. 對於更先進的任務, 人類手動建立所需的演算法可能是一個挑戰. 在實踐中,幫助機器開發自己的演算法可能更有效, 而不是讓人類程式設計師指定每一個必要的步驟.  機器學習的學科採用各種方法來教計算機在沒有完全令人滿意的演算法的情況下完成任務. 在存在大量可能的答案的情況下,一種方法是將正確的答案標記為有效的. 然後可以作為計算機的訓練資料來改進它用來確定正確答案的演算法. 例如,為了訓練一個用於數字字元識別的系統,經常使用手寫數字的MNIST資料集.  歷史與其他領域的關係 另見:機器學習的時間表 機器學習這個詞是由Arthur Samuel在1959年創造的,他是IBM的員工,也是計算機遊戲和人工智慧領域的先驅. 在此期間,同義詞自學計算機也被使用.  20世紀60年代初,Raytheon公司開發了一種帶有穿孔磁帶記憶體的實驗性"學習機器",稱為CyberTron,用於分析聲納訊號,心電圖和語音模式,使用基本的強化學習. 它被人類操作員/教師反覆"訓練"以識別模式,並配備了一個"goof"按<unk>,使它重新評估錯誤的決策. 20世紀60年代關於機器學習研究的代表性書籍是尼爾森的"學習機器" (Learning Machines) 書,主要涉及機器學習的模式分類. 與模式識別相關的興趣持續到20世紀70年代,正如杜達和哈特在1973年所描述的那樣. 1981年發表了一份關於使用教學策略的報告,使神經網路學會從計算機終端識別40個字元 (26個字母,10個數字和4個特殊符號).  <unk>姆·米切爾 (Tom M. Mitchell) 對機器學習領域中研究的演算法提供了一個被廣泛引用的,更正式的定義:"如果計算機程式在T中的任務中的效能,根據P的測量,隨著經驗E的提高,則說它從一些類任務T和效能測量P的經驗E中學習. 機器學習所涉及的任務的這種定義提供了一個基本的操作定義,而不是用認知術語來定義這個領域. 這跟隨了艾倫·圖靈在"計算機械與智慧"一篇論文中的提議,其中"機器能思考嗎?"這個問題被替換為"機器能做我們 (作為思考實體) 能做的事情嗎?"這個問題.  現代機器學習有兩個目標,一個是根據已開發的模型對資料進行分類,另一個目的是根據這些模型對未來結果進行預測. 一種特定於分類資料的假設演算法可以使用計算機視覺的<unk>結合監督學習來訓練它分類癌<unk>. 對於股票交易的機器學習演算法可以提供
機器學習是人工智慧的一個分支,涉及到理解和開發"學習"的方法,即使用資料來提高一組任務的效能. 機器學習演算法從樣本資料構建模型,稱為訓練資料,以便在沒有明確程式設計的情況下進行預測或決策. 它在20世紀60年代首次出現.