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標題: 机器学习的工作原理 [打印本頁]

作者: sohanuzzaman566 時間: 2025-1-2 11:59
標題: 机器学习的工作原理

定义选择标准并收集数据。这些都是大量的信息。
准备信息- 用标签对其进行界定，这对于 ML 算法识别必要元素非常重要。现在标记是由专家进行的，并且自动化程度较低，因此这个过程很长。
检查数据并搜索模式。在这里发现错误，以便纠正它们并使下一阶段最准确。
选择模型并开始训练。该算法处理数据并产生结果。
获取并评估算法的性能。在此阶段，将纠正错误并更改算法以进行进一步的工作。
机器学习算法

机器学习的历史
二十世纪
机器学习的第一个使用例子可以在上世纪电子邮件数据库中叶找到。早在 1943 年，科学家沃尔特·皮茨 (Walter Pitts) 和沃伦·麦卡洛克 (Warren McCulloch) 就首次能够复制神经元。更广为人知的是 1946 年美国陆军的一个秘密项目，该项目旨在以编程方式创建可提高射击精度的表格。

学习机的鼎盛时期是 50 年代，当时出现了跳棋游戏——约瑟夫·韦茨鲍姆 (Joseph Weitzbaum)、弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt) 和亚瑟·塞缪尔 (Arthur Samuel) 开发的一个可以玩跳棋的程序。

同一时期，罗森布拉特发明的模拟人脑功能的神经网络模型（Mark I Perceptron）声名鹊起。 20 世纪 50 年代末，出现了 SNARC——一种执行复杂任务的神经元。它的创造者是美国人马文·明斯基。

“机器学习”的概念直到 1959 年才出现，是在美国达特茅斯学院的一次会议上宣布的。

第一个虚拟助手的原型于20世纪60年代推出。这是 ELIZA 系统，它再现了与心理治疗师的对话。在同一十年中，发明了一种可以识别和分类数据的算法。在本世纪末，伯纳德·威德罗 (Bernard Widrow) 和塞巴斯蒂安·特龙 (Sebastian Thrun) 创建了反向传播算法 - 这是提高神经元性能的一大进步。

20世纪80年代，科学家们再次利用科技来玩游戏。这次是国际象棋。卡内基梅隆大学的年轻科学家发明了 ChipTest 系统。基于这一发展，超级计算机“深蓝”在90年代末出现，击败了著名国际象棋棋手加里·卡斯帕罗夫。这是第一次机器与人类的对抗之一，展示了机器学习在预测机器人行为方面的力量。

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