AI领域中人工智能、机器学习、数据挖掘已然越来越火,我们只是听了个耳熟,但相信很多人都不太明白他们是什么意思,简单的说一下:人工智能(AI)、机器学习(ML)、数据挖掘(DM)的区别。
机器学习的应用需要大量的人工干预,这些人工干预表现在:特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。AutoML 试图将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习,使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。
机器学习(ML,machine Learning)是人工智能的一个分支,是让机器自己做主,而不是我们告诉计算机干什么它就干什么,我只告诉计算机,做成什么样子“自己看着办”,计算机你自己需要能学会"察言观色",到时候给我满意的解决方案就OK了。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。