深圳人工智能工程师培训机构

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随着人工智能在近些年的崛起，机器学习、模式识别这两个词也成为了热门词汇，频繁出现在大众眼前。虽然常常听说机器学习与模式识别，但是却很少有人能清楚地区别两者。

概念

1、机器学习

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门。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。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

机器根据某一事物的海量样本，总结出这一类型事物所具有的普遍规律，总结过程所使用的技能就是我们常说的算法。当足够多的样本使得算法能够总结出一套行之有效的规律后，机器就可以用这些规律对真实世界中的事件做出决策和预测。

2、模式识别

模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。模式识别系统过程：特征提取与选择；训练学习；分类识别。例如人类见到一个东西之后，通常就会下意识地给其归类：是动物还是植物，属于哪一门纲目属科，是否可以药用，有果实吗，花朵是否漂亮，是否有毒……这串归类构成了人们对于这种事物的整体认知。这就属于人类对于模式的识别，这种技能对于人们甚至是一些动物来说，是非常简单而且几乎是与生俱来的。