什么是机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

机器学习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。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径。

机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

机器学习研究现状

机器学习是人工智能及模式识别领域的共同研究热点，其理论和方法已被广泛应用于解决工程应用和科学领域的复杂问题。2010年的图灵奖获得者为哈佛大学的Leslie vlliant教授，其获奖工作之一是建立了概率近似正确学习理论；2011年的图灵奖获得者为加州大学洛杉矶分校的Judea Pearll教授，其主要贡献为建立了以概率统计为理论基础的人工智能方法。

机器学习历经70年的曲折发展，以深度学习为代表借鉴人脑的多分层结构、神经元的连接交互信息的逐层分析处理机制，自适应、自学习的强大并行信息处理能力，在很多方面收获了突破性进展，其中最有代表性的是图像识别领域。

以上内容参考百度百科-机器学习

机器学习在金融中有各种应用，如算法交易、金融监控、流程自动化、风险管理、投资预测、财务咨询、交易安全等等。

机器学习算法可以处理大量原始数据并得出有意义的见解。这些成果后来用于解决金融领域的复杂问题。由于每个企业都有不同的目标、程序和需求，因此拥有量身定制的解决方案是成功实施的关键。金融领域的机器学习可以提高生产力、节省成本、提高合规性并改善用户体验。

机器学习中所涵盖的现金流管理应用程序可帮助管理人员更加动态地掌握现金流状况，预测未来走势，并据此作出相应业务调整。从当下已投入使用的应用程序所带来的成效来看，机器学习在财务领域的应用不仅能带来商业价值，还可在激烈的市场竞争中大幅度提升企业的竞争优势。

机器学习进入新阶段的主要表现在下列诸方面：

1、机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。

2、结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。

3、机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。

本文来自作者[诗云]投稿，不代表巨商报立场，如若转载，请注明出处：https://91zxpc.com/zx/2315.html