在下述的內(nèi)容中，小編將會對機器學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報道，如果機器學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

一、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是兩種不同的技術(shù)，但它們有一些共同點。它們都是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律的技術(shù)，可以幫助我們從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息。然而，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘之間也有一些不同之處。下面將詳細說明機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的不同之處。

目標不同機器學(xué)習(xí)的目標是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律，以便能夠?qū)π聰?shù)據(jù)進行預(yù)測和分類。機器學(xué)習(xí)算法通常需要有標簽數(shù)據(jù)作為輸入，以便能夠?qū)W習(xí)正確的分類標簽和預(yù)測結(jié)果。而數(shù)據(jù)挖掘的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)系，以便能夠理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征。數(shù)據(jù)挖掘算法通常需要無標簽數(shù)據(jù)作為輸入，以便能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。

方法不同機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘使用的方法也有所不同。機器學(xué)習(xí)通常使用監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等方法。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標簽數(shù)據(jù)作為輸入，以便能夠?qū)W習(xí)正確的分類標簽和預(yù)測結(jié)果。非監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標簽數(shù)據(jù)作為輸入，可以自動發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。強化學(xué)習(xí)則是一種通過試錯的方式學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。而數(shù)據(jù)挖掘則使用聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測和時序挖掘等方法，以便能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和關(guān)系。

應(yīng)用領(lǐng)域不同機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘在應(yīng)用領(lǐng)域也有所不同。機器學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)和金融預(yù)測等領(lǐng)域。數(shù)據(jù)挖掘則廣泛應(yīng)用于市場營銷、客戶關(guān)系管理、信用風(fēng)險評估和健康管理等領(lǐng)域。機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘都能夠幫助企業(yè)和組織更好地理解和利用數(shù)據(jù)，以便能夠做出更好的決策。

數(shù)據(jù)處理方式不同機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)據(jù)處理方式上也有所不同。機器學(xué)習(xí)通常需要將數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征提取，以便能夠更好地訓(xùn)練模型。特征提取是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學(xué)習(xí)算法處理的數(shù)據(jù)形式，以便能夠提高學(xué)習(xí)效果和準確性。而數(shù)據(jù)挖掘則需要將數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，以便能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和關(guān)系。綜上所述，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘都是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律的技術(shù)。它們的目標、方法、應(yīng)用領(lǐng)域和數(shù)據(jù)處理方式上都有所不同。理解機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘之間的不同之處，有助于我們在實際應(yīng)用中選擇合適的技術(shù)，并更好地利用數(shù)據(jù)來做出決策。

二、機器學(xué)習(xí)具體應(yīng)用

(1)虛擬助手。Siri，Alexa，Google?Now都是虛擬助手。顧名思義，當(dāng)使用語音發(fā)出指令后，它們會協(xié)助查找信息。對于回答，虛擬助手會查找信息，回憶語音指令人員的相關(guān)查詢，或向其他資源(如電話應(yīng)用程序)發(fā)送命令以收集信息。人們甚至可以指導(dǎo)助手執(zhí)行某些任務(wù)，例如“設(shè)置7點的鬧鐘”等。

(2)交通預(yù)測。生活中人們經(jīng)常使用GPS導(dǎo)航服務(wù)。當(dāng)使用GPS導(dǎo)航服務(wù)時，人們當(dāng)前的位置和速度被保存在中央服務(wù)器上來進行流量管理。之后使用這些數(shù)據(jù)用于構(gòu)建當(dāng)前流量的映射。通過機器學(xué)習(xí)可以解決配備GPS的汽車數(shù)量較少的問題，在這種情況下的機器學(xué)習(xí)有助于根據(jù)估計找到擁擠的區(qū)域。

(3)過濾垃圾郵件和惡意軟件。電子郵件客戶端使用了許多垃圾郵件過濾方法。為了確保這些垃圾郵件過濾器能夠不斷更新，它們使用了機器學(xué)習(xí)技術(shù)。多層感知器和決策樹歸納等是由機器學(xué)習(xí)提供支持的一些垃圾郵件過濾技術(shù)。每天檢測到超過325000個惡意軟件，每個代碼與之前版本的90%～98%相似。由機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的系統(tǒng)安全程序理解編碼模式。因此，他們可以輕松檢測到2%～10%變異的新惡意軟件，并提供針對它們的保護。

(4)快速揭示細胞內(nèi)部結(jié)構(gòu)。借由高功率顯微鏡和機器學(xué)習(xí)，美國科學(xué)家研發(fā)出一種新算法，可在整個細胞的超高分辨率圖像中自動識別大約30種不同類型的細胞器和其他結(jié)構(gòu)。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期的《自然》雜志上。

(5)2022年，中國科學(xué)家利用機器學(xué)習(xí)的方法，快速得到相接雙星的參數(shù)和誤差。

以上便是小編此次帶來的有關(guān)機器學(xué)習(xí)的全部內(nèi)容，十分感謝大家的耐心閱讀，想要了解更多相關(guān)內(nèi)容，或者更多精彩內(nèi)容，請一定關(guān)注我們網(wǎng)站哦。