科技看点|你了解机器学习知识体系吗应用领域：机器视觉

1.初识人工智能人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI 。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。其属于一门前沿学科，属于自然科学、社会科学、技术科学三向交叉学科。
应用领域：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
研究范畴：自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法等。
综上可知，人工智能是一项跨多种学科的领域，所涉及到的知识面非常广泛。就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟，及通过复杂的逻辑去判断事物所处的状态，让机器具有“独立思考”的能力。本文将结合自身多年开发经验和对人工智能的认识，带领大家对人工智能领域的一个小分支--机器学习进行深入研究，深度理解机器学习中的常用算法。虽然机器学习是人工智能中的一小部分内容，但是确实人工智能中的核心部分。
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2.初识机器学习机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。
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无监督学习(unsupervisedlearning)：是指从无标注数据中学习预测模型的机器学习问题。无标注数据是自然得到的数据，预测模型表示数据的类别、转换或概率。无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构，其研究的方式多是聚类问题，即如何将特征相似的数据进行归类。