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機器學習到底適合哪些人群?

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發表於 2015-9-1 18:50:44 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
機器學習到底適合哪些人群?這個問題困擾著很多人,尤其是還在校園裡上課的學生主要針對的是大

三大四即將要畢業的畢業生,和研究生以後要面臨的方向。

  機器學習是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知

識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及

人工智能的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

   什麼樣的人適合機器學習?

   1、首先是有極大的興趣  
   2、是個人的基礎比較好:一是編程基礎、數據結構算法都很好,二是高數基礎,比如概率論、線性

代數、微積分、幾何、優化理論等等  
   3、周圍有土壤,有小環境,不管是業餘的,還是工作團隊,還是網絡小組  滿足這樣的條件,基本

上可以去學機器學習,另外還要有堅強的毅力,良好的自制力。這一點其實很重要,前面都是知識可以

去彌補,但是沒有毅力沒有自制力,很容易半途而費。

  什麼樣的人不適合機器學習?  不適合的條件不太好寫,從我身邊的人總結來看,說幾點,大家不要

介懷
  1、目標不堅定,容易漂移,不能腳踏實地
  2、數學基礎很差  
  3、不知道學以致用,單純為學而學

  學習機器學習人工智能這些東西其實真的很不容易,很多時候,不是說你看完了某幾本書或者看完了

論文集就學會了,只能說你看過了這些書,知識掌握沒掌握還不定。有人說看見那麼多的數學公式頭就

暈了,說這話的同學最好就別學了。因為本身數學這東西不是說你查查工具書就可以的,有很多定理原

理性的東西,不鑽進去看是不行的,從來沒有那個人說手邊放一本數學書就可以學機器學習了,所以大

家不妨列個書單目,從基礎入手,一步步夯實基礎,每天投入4-5個小時,持之以恆,一定可以有所收穫

。前幾天看過一個帖子,一個高中肄業生富士康員工用了2-3個月時間學習編程,也找到了很不錯的編程

工作。

  學習能力是智能行為的一個非常重要的特徵,但至今對學習的機理尚不清楚。人們曾對機器學習給出

各種定義。H.A.Simon認為,學習是系統所作的適應性變化,使得系統在下一次完成同樣或類似的任務時

更為有效。R.s.Michalski認為,學習是構造或修改對於所經歷事物的表示。從事專家系統研製的人們則

認為學習是知識的獲取。這些觀點各有側重,第一種觀點強調學習的外部行為效果,第二種則強調學習

的內部過程,而第三種主要是從知識工程的實用性角度出發的。

  機器學習在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個不具有學習能力的智能系統難以稱得上是一

個真正的智能系統,但是以往的智能系統都普遍缺少學習的能力。例如,它們遇到錯誤時不能自我校正

;不會通過經驗改善自身的性能;不會自動獲取和發現所需要的知識。它們的推理僅限於演繹而缺少歸

納,因此至多只能夠證明已存在事實、定理,而不能發現新的定理、定律和規則等。隨著人工智能的深

入發展,這些局限性表現得愈加突出。正是在這種情形下,機器學習逐漸成為人工智能研究的核心之一

。它的應用已遍及人工智能的各個分支,如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視

覺、智能機器人等領域。其中尤其典型的是專家系統中的知識獲取瓶頸問題,人們一直在努力試圖採用

機器學習的方法加以克服。
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