本文目录
- 人工智能是什么专业
- ml是什么意思呀
- machine-learning是什么意思
- 该不该坚持学习Machine Learning
- 有哪些经典的Machine Learning的教材
- 机器学习主要吸收了哪些学科的成果和概念
人工智能是什么专业
人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。
一、机器学习
机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，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，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。
根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。
二、知识图谱
知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。
知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。
三、自然语言处理
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。
机器翻译
机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。
语义理解
语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。
问答系统
问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。
自然语言处理面临四大挑战：
一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;
二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;
三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;
四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算
四、人机交互
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。
五、计算机视觉
计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。
目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：
一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;
二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;
三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。
六、生物特征识别
生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。
识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。
生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。
七、VR/AR
虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。
虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。
目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势
ml是什么意思呀
ml是指机械学习，全称为machine learning。
所谓机械学习是一种单纯依靠记忆学习材料，而避免去理解其复杂内部和主题推论的学习方法。平时多称为死记、死背或死记硬背。机械学习的心理机制是联想，其产生的条件是刺激与反应接近、重复和强化等。
机械学习是苦于学习的代名词，它给学生带来的往往是一种消极的情绪体验，学生感到“苦中无乐”。有意义学习是乐于学习的本质，它给学生带来的往往是一种积极的情绪体验，学生感到“虽苦犹乐”这种乐是学生认识之乐、劳动之乐、发展之乐。
特点和意义：
从课堂学习角度来看，机械学习是注入式教学的产物。所谓注入式教学，是建立在认为学生只不过是任凭教师摆布的容器的思想的基础上，从教师的主观愿望出发，不顾学生的知识基础、理解能力和学习兴趣，强行灌输和机械训练的一种教学。
变机械学习为有意义学习是促进学生学习方式转变的必然要求。有意义学习要求教师在课堂上进行启发式教学，启发式式教学，指的是建筑在把学生看成是学习（认识活动）主体的思想基础上，从学生的实际出发，充分调动学生的积极性、主动性和创造性，引导学生深入思考，融会贯通地掌握知识和发展智力的一种教学。
machine-learning是什么意思
machine-learning
机器学习;
[例句], and Facebook, have implemented machine-learning algorithms in their
applications.
和Facebook，都在自己的应用程序中实现了机器学习算法。
该不该坚持学习Machine Learning
Machine Learning的前景怎么样？
Machine Learning作为统计学的一个分支，最近好像特别吃香，请大神们解疑，Machine Learning具体是干什么的，前景什么样？
正好刚回答过类似的问题，直接引用下吧
Machine Learning现在是一个很火的研究方向。机器学习是研究计算机怎么模拟人类的学习行为，并且能组织已有的知识构架使之不断完善的性能的学科。 是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。 与其说是统计学的分支，不如说是统计学，计算机科学，信息科学的交叉分科。其涉及的知识面很广，涵盖了工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性等众多领域的专业知识。现在存在的一些计算器系统是没有学习的能力的（或者是有的已有了特别局限的学习能力？），因而是不能满足生产的需求的。随意随着科技的发展，machine Learning肯定会得到长足的发展的。只是，machine Learning也有许多发展方向，不是每个方向都发展的起来。
附上这篇文章的链接吧：
数据挖掘和深度学习（deep learning）哪个更有发展前景？
我再补充下Machine Learning的研究目标吧：
认知模型——即是3M认知模型，是人类对真实世界进行认知的过程模型。认知是个系统的过程，其中包含感知，记忆，判断与学习。因而完成这个认知过程，是个一及其艰难和浩大的工程。
通用学习算法——像是大家熟知deep Learning就是Machine Learning中的一种比较深的算法。 其实很多ML算法都是非逻辑性的，输入的信息数据通过数学模型而得出一个新的工具，其实可以说是建立一个人工识别号的数据库。
构造学习系统的方法（面向任务的）——其实就是研究如何通过 环境向系统的学习环节提供某些信息。
先说这么多吧，有空的话做个图解释下ML的方法论，觉得还是解释比较抽象，多多包涵吧。
Machine Learning是一门多领域的交叉学科，除了像最常见的统计学、逼近论、算法复杂度分析理论等，也包括一些与生物领域的科学相关的问题，比如说最常见的人工神经网络中的各类神经元与链接方式都是仿照人脑进行操作的、以及遗传算法中模拟基因突变的过程等。
机器学习主要就是研究计算机如何模型或实现像人一样的思维方式去学习知识，通过对新问题的反馈机制，修改或优化自己已经学习到的知识。其是人工智能的核心，也就是说，人工智能非常依赖机器学习的好坏与优良程度。
机器学习的方法以及其效果的好坏对于人类未来的发展至关重要，如果效果很高的话，至少可以替代人工做的一些重复的体力劳动，并可以根据特殊情况进行一定的反映。因此，就前景而言还是很好的，尤其是在现在这个大数据时代，越来越多的人类行为相关数据被记录在案，为机器学习提供了基础内容。此外，机器学习所产生的一些成果，已经应用于许多领域，包括数据挖掘、自然语言处理等等。
虽然机器学习已经取得了一定的突破，但是还是没有达到人工智能的程度，因此有许多问题是需要研究和发展的，因此，未来的发展也是充满机遇与挑战的。Machine Learning是个不错的领域，如果想要进入的话，建议多学习一些基础思想和编程。
机器学习已经越来越平民化了(democratizing)，数学和算法并非一定要很深厚功力，大多通用算法都是现成的，比如微软Azure Machine Learning平台已经有很多打包的示例，如用来分析customer churn的示例等。至于operationalization（不知道怎么翻译），现在也没这么难了。
我觉得如果只是应用机器学习来处理现实问题，最难的还是怎么把通用算法和自己公司的现实问题联系起来，比如怎么定feature，用哪种model，另外怎么评价最终效果等等。难的是深入理解企业的实际业务，而非技术和算法。
个人认为趋势是随着machine learning平台的成熟以及通用场景的算法普及，data scientist这个称号会逐渐平民化甚至消失，最后你搭个回归模型之类的就像使用Excel处理一些数据这样简单。一个PM或者销售经理可以自己做这事而不需要养一个专门的职位。
机器学习的应用在工业界需求很高，有过工作经验的人可以很轻松的找到工作，供给远远小于需求，而且需求越来越大。
但是招 New Grad (PhD 可以考虑) 相对较少。原因很多，简单来说，就是 New Grad 往往工程经验不够，学术能力也不够。工业界的现状不复杂：大公司搞机器学习的组大、人多、要求高，PhD 是进入的门槛；小公司人少，每个人都要独当一面，因此必须要有过搭建实际机器学习系统的经验。因此如果两边都没有优势的话，自然找工作比较吃力。
因此，对于有志于做这个方向的同学来说，建议找工作时调整心态，第一份工作尽量找到工作职责与机器学习相关的组，而不必追求一步到位。人生的职业生涯很长，做好3到5年的职业生涯规划，积累实际工作经验，不断学习与强化自己。人与人的差距并不会在第一份工作中体现，而是在前几年逐渐显现出来。
有哪些经典的Machine Learning的教材
初学者，献丑
不完整地看过三本书
Machine
Learning
by
Tom
Mitchell,
作者是CMU
Machine
Learning
Department的老大，主要是从CS的角度写的，涵盖的面比较广，较为传统的话题如Concept
learning,
Decision
Tree,
ANN，以及Genetic
Algorithm等等都涵盖其中，讲的很细致，各章之内的条理很清楚，都是围绕task和method展开，比较易于理解
Pattern
Recognition
and
Machine
Learning
by
Chris
Bishop,
这本PRML比较著名了，其特点就是以statistical
learning的角度较为全面地讲述了近年来比较时髦的machine
learning话题，比如bayesian
method,
graphical
model,
EM等等，作者是理论物理出身（著名的Peter
Higgs的学生，就是提出希格斯粒子理论的那位。。。），大概本身数学背景就更多一点，所以此书统计和数学味道更重，如果对此类方向比较感兴趣的话，应该比较对胃口
Pattern
Classification
by
Richard
O.
Duda,
说实话这本书没怎么仔细看过，只是课上讲过几章内容，从书名就可知道是侧重于pattern
recognition的，尤其是classification，这本书应当是比较全面的介绍了各种classification的问题，基本上各种Bayesian
decision
theory，参数估计，非参数模型，linear
discriminant,
neural
network,
clustering和unsupervised
learning等等方法都讲到了。
机器学习主要吸收了哪些学科的成果和概念
机器学习(Machine Learning, ML)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。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。机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。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。
