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智能抢弹柜系统机器学习方法概述

发布时间:2018-04-26点击量:

 智能抢弹柜系统机器学习方法概述

 早在40 年前,人们就认为机器学习领域研究的主要目标就是开发能够实现各种学习形式的计算方法,尤其是能够从样本或数据中归纳出知识的机制。随着软件开发已越来越成为当今计算机技术的主要瓶颈之一,利用实例将知识引入计算机的思想似乎更加吸引人,更具有号召力。在缺乏求解算法,定义不明确或仅仅非正式表述的问题中,更加需要知识归纳这种形式。医疗或技术诊断、可视化概念识别、工程设计、材料行为、博弈或在大量数据中发现有趣规律,均是这类问题的实例。

  人工智能研究中的重要发明之一就是,被确定为无法解决的问题可以通过扩展传统模式来加以解决

  程序= 算法+ 数据更为精确的模式为:

  程序= 算法+数据+ 领域知性

  运用领域知识,以某种适当数据结构编码,构成了求解这类问题的基础。任何学过人丁.智能的人均知道产生式规则、框架、语义网,以及专家系统中的不确定推理的功能。机器学习系统也是从这一思想获益的。

  然而,利州知识,只是把瓶颈从编程人员转移到了知识工程师那里,因为知识T程师必须从专家那里抽取出知识,将其编码到系统中。在任何现实世界应用中,知识获取和编码过程决不是一件容易的事。例如,计算机棋弈专家知道通过“暴力求解方法”可得到比人工智能方法更有效的程序,因为确定个程序打败大师所需要的知识是非常困难的。