请问一个拟人的学习机器的价值?
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发布时间：2024-04-16 16:02
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热心网友
时间：2024-04-22 00:46
机器学习这个词是让人疑惑的，这个名字使用了拟人的手法，说明这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢？机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法。这听起来非常不可思议，但结果上却是非常可行的。“统计”的思想将一直伴随机器学习的过程，你会*以前所有程序中建立的因果无处不在的根本理念。
下面通过一个故事来简单地阐明什么是机器学习。这个例子来源于真实的生活经验，我相信大家都有跟别人相约，然后等人的经历。现实中不是每个人都那么守时的，对我的一个朋友小Y而言，他就不是那么守时，最常见的表现是他经常迟到。当有一次我跟他约好3点钟在某个麦当劳见面时，在我出门的那一刻我突然想到一个问题：我现在出发合适么？我会不会到了地点后，又花上30分钟去等他？我决定采取一个策略解决这个问题。
我把过往跟小Y相约的经历在脑海中重现一下，看看跟他相约的次数中，迟到占了多大的比例。而我利用这来预测他这次迟到的可能性。如果这个值超出了我心里的某个界限，那我选择等一会再出发。假设我跟小Y约过5次，他迟到的次数是1次，那么他按时到的比例为80%，我心中的阈值为70%，我认为这次小Y应该不会迟到，因此 我按时出门。如果小Y在5次迟到的次数中占了4次，也就是他按时到达的比例为20%，由于这个值低于我的阈值，因此我选择推迟出门的时间。这个方法从它的利用层面来看，又称为经验法。在经验法的思考过程中，我事实上利用了以往所有相约的数据。因此也可以称之为依据数据做的判断。
依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。
当我们考虑的变量只有一个时，情况较为简单。如果把我们的变量考虑的再复杂一点，小Y的迟到跟天气和路况也有一定的关系，这时候就需要考虑三个变量。如果我希望能够预测小Y迟到的具体时间，我可以把他每次迟到的时间跟雨量的大小以及路况信息统一建立一个模型。于是我的模型可以预测具体值，例如他大概会迟到几分钟。
把这些建立模型的过程交给电脑。比如把所有的变量输入，然后让计算机帮我生成一个模型，同时让计算机根据我当前的情况，给出我是否需要推迟出门，需要迟几分钟的建议。那么计算机执行这些辅助决策的过程就是机器学习的过程。
机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型(迟到的规律)，并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。
通过上面的分析，可以看出机器学习与人类思考的经验过程是类似的，不过它能考虑更多的情况，执行更加复杂的计算。事实上，机器学习的一个主要目的就是把人类思考归纳经验的过程转化为计算机通过对数据的处理计算得出模型的过程。经过计算机得出的模型能够以近似于人的方式解决很多灵活复杂的问题。
2.机器学习的范围
其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。
3.机器学习的应用 – 大数据
说完机器学习的范围，下面要谈一谈机器学习的应用了。无疑，在2010年以前，机器学习的应用在某些特定领域发挥了巨大的作用，如车牌识别，网络攻击防范，手写字符识别等等。但是，从2010年以后，随着大数据概念的兴起，机器学习大量的应用都与大数据高度耦合，几乎可以认为大数据是机器学习应用的最佳场景。
譬如，但凡你能找到的介绍大数据的文章，都会说大数据如何准确准确预测到了某些事。例如Google利用大数据预测了H1N1在美国某小镇的爆发。
那么究竟是什么原因导致大数据具有这些魔力的呢？简单来说，就是机器学习技术。正是基于机器学习技术的应用，数据才能发挥其魔力。大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。大数据与机器学习两者是互相促进，相依相存的关系。

机器学习与大数据紧密联系。但是，必须清醒的认识到，大数据并不等同于机器学习，同理，机器学习也不等同于大数据。大数据中包含有分布式计算，内存数据库，*分析等等多种技术。单从分析方法来看，大数据也包含以下四种分析方法：
1.大数据，小分析：即数据仓库领域的OLAP分析思路，也就是*分析思想。
2.大数据，大分析：这个代表的就是数据挖掘与机器学习分析法。
3.流式分析：这个主要指的是事件驱动架构。
4.查询分析：经典代表是NoSQL数据库。
也就是说，机器学习仅仅是大数据分析中的一种而已。尽管机器学习的一些结果具有很大的魔力，在某种场合下是大数据价值最好的说明。但这并不代表机器学习是大数据下的唯一的分析方法。
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时间：2024-04-22 00:46
