机器学习
Also known as ML, statistical learning, statistical machine learning
對電腦系統用於在沒有明確指令的情況下執行任務的演算法與統計模型的科學研究
AI overview
Machine learning is a type of computer technology where systems learn to do tasks by finding patterns in data, rather than being given step-by-step instructions for what to do. It matters because it enables computers to improve and make decisions on their own, making many modern applications—from recommendation systems to medical diagnosis—more effective and efficient.
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Research
261,373 papers- eDoctor: machine learning and the future of medicine.ReviewJournal of internal medicine · 2018Handelman GS, Kok HK, Chandra RV et al.DOI: 10.1111/joim.12822
- Machine learning for cardiology.ReviewMinerva cardiology and angiology · 2022Arfat Y, Mittone G, Esposito R et al.DOI: 10.23736/S2724-5683.21.05709-4
- Supervised Machine Learning: A Brief Primer.ReviewBehavior therapy · 2020Jiang T, Gradus JL, Rosellini AJDOI: 10.1016/j.beth.2020.05.002
- Machine-learning methods for ligand-protein molecular docking.ReviewDrug discovery today · 2022
Article · 中文
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与推断统计学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多推论问题属于，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。 机器学习已广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、游戏和机器人等领域。
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