人工智能技术的核心——机器学习

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人工智能技术的核心——机器学习

摘要：随着信息时代的快速到来，人工智能技术在当前社会发展中具有非常重要的影响。而机器学习是人工智能领域研究的核心，为了实现更好的机器学习发展，人们必须对机器学习有着全面的了解。本文从人工智能的视域入手，探析机器学习在当前社会的各领域的发展，并通过与实例的结合分析机器学习在网络安全应用和森林地上生物生物量的探索。

关键词：人工智能，机器学习 引言：

在当今的计算机科学中，机器学习是热门的研究领域。在机器学习中，以人工神经网络为代表的方法在视觉、语音、自然语言理解、游戏等应用领域都有了很大的性能提升，极大地推动了人工智能的发展。人工智能在推动社会变革、改善人们生活中的发挥着积极作用。一定要不断强化机器学习的研究，进而创造出科学、高效的学习系统，有效推动人工智能技术的发展进程。

1人工智能技术的概述

人工智能是在1956年成立为一门学科，是指对模拟、扩展人类智能的理论、方法、技术以及应用系统进行研究与开发的一种新技术科学[1]。人工智能所涉及的专业领域特别广泛，其中包括计算机科学、信息科学、数学科学与哲学心理学等。所谓人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，也称为机器智能[2]，旨在让机器变得“聪明”， 并且具备类似于人脑的智能，也就是具有学习知识、认识事物和推理问题的能力。目前，人工智能一直在结合深度学习和神经网络等技术，而机器学习正在以其前所未有的速度推动着人工智能的不断发展[3]。

2机器学习


机器学习是人工智能研究领域的核心[4]。对机器学习的研究是人工智能领域发展的关键所在。在机器学习中[5]，权力通常被称为模型表达变量之间不同关系的能力。深度神经网络已经被证明是非常强大的模型，能够从数据学习关系捕捉复杂的信息。机器学习可以提高机器在分析问题方面、预判和解决问题方面的能力。通过机器学习，使得机械学习能力得到提高，可以在机械运行中获得新的知识，进一步的提高机器学习能力和水平，是当前科学研究领域炙热的话题。基于机器学习还衍生出很多分支，如深度学习、语音识别、数据挖掘等。在现如今信息快速发展的时代，其信息的爆炸式增长也是对现代信息处理技术很大的考验，而机器学习算法被用来处理当前互联网带来的海量信息数据的处理中。所以机器学习是不可阻挡的发展势头也是当面科学研究非常热门的领域。

2.1机器学习的目的

机器学习在研究的过程中所要实现的目的是多角度、多方面的。我们根据当前机器学习的研究成果可以将其分为以下三个主要方面：第一方面，对人类学习过程进行模拟的研究，

使机器能够模拟人类的学习过程。通过具体的研究过程建立模型，使机器具有和人类一样运用知识和学习的能力。第二个方面，机器学习建立在基本的理论知识基础上。根据机器本身的特点和属性对相关的理论进行研究，对程序进行设定并优化。对两者的相似性和两者存在的区别性进行合理的划分。第三个方面，对机器学习的程序进行设定，明确机器知识获取时所需要的工具，分析相关的系统并对其进行深入条例的研究。

2.2机器学习的研究领域

随着社会信息化的快速发展，机器学习在很多领域都发挥着很重要的作用。基于随机森林模型和支持向量机模型在估算森林地上生物量的应用中获得了较高的精度;并且,随机森林模型在基于机载雷达数据估测森林地上生物量中的估算精度更高,模型泛化能力更强,制图精度也更好,具有更好的适用性；机器学习方法已广泛应用于电力CPS网络安全领域。一方面，电力CPS中数据的爆炸式增长以及硬件运算能力的提升为机器学习的应用创造了良好条件；另一方面，相比于传


统的基于机理的建模分析方法，基于数据的机器学习方法具有模型构建以及实时性需求两个方面的优势；应用机器学习算法到网络安全态势感知评估和预测方面，可以利用已有的第三方模块中的模型便捷地进行数据的训练和测试及预测。通过对比不同模型的评估效果，除了训练时间的差异以外，模型的均方差相差不大，说明在数据量足够（50 万条）的条件下，模型算法的效果差异不大。对于更大的数据量（比如500 万条），模型的训练时间更为重要。不仅如此机器学习在经济学、天气预报、城乡规划设计、智慧教育、太空探索等方面都有着重要的研究。

3讨论与总结

综上所述，在当今快速发展的信息时代，人工智能的研究起着重要的推动作用，有着非常重要的实际作用。机器学习是人工智能的核心所在，所以机器学习的研究是一个顺应时代发展要求的大势所趋。因此，我们必须对机器学习有着非常深刻的认识与理解，确保在进行机器学习的研究中正确的分析其存在的优势以及不足。只有全面的把握才能真正的解决当前机器学习发展的问题所在，并能够创造出更加全面、科学、高效的机器学习系统。推动人工智能的在各个领域的全面发展，为当前信息化社会的发展奠定良好的理论与实践基础。

参考文献

[1]郭 睿 宋忠江 机器学习：人工智能的未来 2018.04.008

[2]寇 晨 人工智能视域下机器学习应用与创新探索 2018.29-0203-002 [3]许祖铭 基于人工智能的机器学习历史及展望研究 2018.15.033 [4]罗晓慧 人工智能背后的机器学习 2019.14.055

[5]谷洪彬,郑黎明,魏孔鹏 基于机器学习的网络安全态势感知关键技术研究与应用 2022.01.008

本文来源：https://www.wddqxz.cn/bb515d50021ca300a6c30c22590102020740f2cd.html