什么是机器学习？智能算法的解释

人工智能（AI）和机器学习产生了我们今天在技术行业看到的许多进步。但是，机器是如何被赋予学习能力的？

下面我们来看看机器学习的定义，以及机器学习的一些例子和它如何出错。

机器学习的定义： 什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个分支，侧重于赋予人工智能以模仿人类学习的方式学习任务的能力。这包括发展能力，如图像识别，而不需要程序员明确为人工智能编码来做这些事情。相反，人工智能能够使用训练数据来识别模式并做出预测。

算法是由程序员提供的一组指令，与训练数据集一起工作，使人工智能能够学习。

算法可以提供一套人工智能可以用来解决问题的步骤--例如，学习如何识别猫和狗的图片。人工智能将算法设定的模型应用于包括猫和狗图片的数据集。随着时间的推移，人工智能将学习如何通过识别某些模式来更准确、更容易地识别猫和狗。

机器学习是如何工作的？

你可以得到不同的机器学习方法，这些方法在给予人工智能的监督程度上有所不同。例如，有监督的学习包括标记的训练数据。这种方法也被称为经典的机器学习--依靠人类来帮助人工智能理解其数据集的特征。

无监督机器学习不包括标记的数据，而是选择无标记的数据集。这种形式的人工智能训练，在深度机器学习（机器学习的一个子集）中很常见，让人工智能通过它能够在数据中检测到的特征来识别数据中的模式和集群。这种类型的机器学习依靠神经网络来实现深度学习。

根据训练的结果，程序员也可以调整算法，以更好地实现人工智能的预期输出。

机器学习改善了搜索引擎、智能家居设备、在线服务和自主机器等技术。这是Netflix如何知道你更可能喜欢的电影，以及音乐流媒体服务如何推荐播放列表。

机器学习AI的实例

机器学习为我们在日常生活中看到的大部分人工智能提供支持。 推荐算法是一种流行的机器学习形式，出现在流媒体服务和社交媒体网站上。 这些平台使用AI来根据从你的个人资料中收集的数据来预测你可能希望看到的内容。

机器学习也被用来创建生成性人工智能和大型语言模型，像Bing Chat这样的工具中的人工智能依靠的是大量的训练数据。

为什么机器学习会出错

机器学习导致意外后果的原因有几个。这些原因包括数据收集、提供的数据以及人们使用AI工具的方式等方面的问题。

在数据方面，"垃圾进，垃圾出 "的咒语适用。如果提供给人工智能的数据是有限的，有偏见的，或低质量的；结果就是一个范围有限或有偏见的人工智能。

但是，即使程序员得到了正确的数据，人们也可能会在工作中遇到麻烦。软件的创造者往往没有意识到人们可能会恶意使用该技术或出于自私的目的。

最近，人们正在对聊天机器人进行越狱，以获得违反平台服务条款的内容。

有人在努力改善围绕机器学习技术的保障措施，以防止恶意使用。但有人担心工具的发展将超过社会适应它们的能力。

机器学习算法可以帮助我们

机器学习被用于强大的人工智能工具，为我们的推荐和在线搜索结果提供动力，同时也是生成式人工智能和大型语言模型的支柱。

然而，机器学习算法的输出依赖于其数据集的质量。