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近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习，让大家可以明确机器学习的方向都有哪些，这样再选择自己感兴趣或擅长的研究方向，我觉得这是非常理智的做法。▌深度学习
不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算，因此这三个方向都是当前研究的热点。
在过去的几十年中，很多不同的深度神经网络结构被提出，比如，卷积神经网络，被广泛应用于计算机视觉，如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等；循环神经网络，能够对变长的序列数据进行处理，被广泛应用于自然语言理解、语音处理等；编解码模型（Encoder-Decoder）是深度学习中常见的一个框架，多用于图像或序列生成，例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述（image captioning）问题。
▌强化学习
2016 年 3 月，DeepMInd 设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的 AlphaGo 以 4:1 击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑程序。此次比赛成为AI历史上里程碑式的事件，也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。
强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。由于其一般性，该问题在许多其他学科中也进行了研究，例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。
▌迁移学习
迁移学习的目的是把为其他任务（称其为源任务）训练好的模型迁移到新的学习任务（称其为目标任务）中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性（比如都是图像识别任务），因此从一个任务中总结出来的知识（模型参数）可以对解决另外一个任务有所帮助。迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。
▌对抗学习
传统的深度生成模型存在一个潜在问题：由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。对抗学习利用对抗性行为（比如产生对抗样本或者对抗模型）来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。近些年来，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络（GAN）被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。
▌对偶学习
对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。
▌分布式学习
分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显著提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。当“分布式”遇到“机器学习”，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习更加紧密地结合在一起。
▌元学习
元学习（meta learning）是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。 参考技术A
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。
大数据培训的内容是啥都有哪些方式
...的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。2、大数据开发数据工du程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超zhi大集群调优、机器学习、Docker... 查看详情
机器学习的常用方法都有哪些？
参考技术A梯度下降是非常常用的优化算法。作为机器学习的基础知识，这是一个必须要掌握的算法。借助本文，让我们来一起详细了解一下这个算法。前言本文的代码可以到我的Github上获取：https://github.com/paulQuei/gradient_descent本... 查看详情
机器学习中都有哪些重要的优化算法？
梯度下降是非常常用的优化算法。作为机器学习的基础知识，这是一个必须要掌握的算法。借助本文，让我们来一起详细了解一下这个算法。前言本文的代码可以到我的Github上获取：https://github.com/paulQuei/gradient_descent本文的算法... 查看详情
机器学习的方法都有哪些？
机器学习的方法主要有以下几种:监督学习:监督学习是机器学习中最常见的方法之一,在监督学习中,系统会被给定一组已知输入和输出的样本数据,系统需要学习到一种函数,使得该函数能够根据给定的输入预测出正确的输出。无监... 查看详情
python语言文字相关的机器学习库都有哪些？
比如每天自动提取网页某内容：预计19日起，华北中南部、黄淮、汾渭平原等地大气扩散条件逐渐转差，20日至22日，有轻至中度霾，局地重度霾。然后分析上述文字，给华北中南部、黄淮、汾渭平原等地添加颜色等信息，下方添... 查看详情
java都有哪些适合进行数值计算，数据分析/机器学习的库
直接搜关键词：numericalcomputationsinjava1、https//enwikipediaorg/wiki/Java_programming_language ApacheCommons,isanopen-sourceforcreatingreusableJavacomponents.Ithasnumericalpackagesforlinearalgebraandnon-linearoptimization. ND4Jisanopen-sourcelibrarythatsupportsn-dimensional(ND... 查看详情
大众对人工智能的误解都有哪些
...多关于人工智能的文献以及报告都不约而同的偏重于关注机器学习算法，将其视为最重要的部分。主流媒体似乎把算法与人脑等同了。他们隐约传达着这样一个信息：复杂的算法最终会超越人类的大脑并创造奇迹。当然他们还强... 查看详情
人工智能python深度学习库都有哪些
...小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。第三：TensorFlowTensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代... 查看详情
机器人的功能都有哪些
机器人的功能有哪些诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动... 查看详情
学习java的内容都有哪些呢？？
学习java的内容有哪些呢？？学习Java应该掌握的内容有1、JavaSE部分初级语法，面向对象，异常，IO流，多线程，JavaSwing，JDBC，泛型，注解，反射等。2、数据库部分，基础的sql语句，sql语句调优，索引，数据库引擎，存储过程，... 查看详情
入门机器学习需要掌握哪些数据技能？
其实，机器学习一直在解决着各种重要的问题。比如说90年代中期，人们已经开始用神经网络来扫描信用卡交易记录，从中找到欺诈行为；90年代末，Google把这项技术用到了网络搜索上。 但在那个时候，机器学习还和普通的工程... 查看详情
abab式的词语都有哪些
参考技术AABAB式的词汇有:研究矸究商量商量沟通沟通一个一个学习学习……。 查看详情
机器学习面试总结————
目录1、使用机器学习模型时，一般怎么处理数据集2、什么是训练误差和测试误差3、什么是过拟合与欠拟合?怎么解决4、机器学习当中的回归模型有哪些5、机器学习当中的分类模型有哪些6、回归和分类模型的评价指标都有哪... 查看详情
python常用的数据库都有哪些？
...图像。4、数据模块化：（9）ScikitLearn:高级分析师，开启机器学习之旅，有六大主要模块:数据预处理，维度缩减，数据回归，数据分类，数据聚类分析，模型选择；（10）Tensorflow：由谷歌推出的来源机器学习库，是一个基于网页... 查看详情
1机器学习
...p; 2.视频学习 3.什么是机器学习，有哪些分类？结合案例，写出你的理解。机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具... 查看详情
java的学习内容都有哪些？学完后好找工作吗？
这里给你分享一套java学习路线图：一、JavaSE基础阶段面向对象编程(基础)面向对象编程(进阶)异常机制Java常用类数据结构和算法集合(容器)IO流多线程网络编程集合提升训练多线程提升训练二、数据库阶段MySQL基础MySQL查询语句数... 查看详情
开始学习机器学习之前你必须要了解的知识有哪些？机器学习系列入门篇
往期回顾：统计学习方法第二版李航距离上次介绍机器学习相关的内容，已经过了一年的时间了，而这篇博客目前的阅读量也将近3000k，这样数据看起来似乎也还算不错，可惜因为我当时没有足够的时间和精力... 查看详情
什么是自动机器学习？它有哪些用处？
...念开始流行起来，那么谈到深度学习就不得不提自动机器学习。可能还有许多人会问：什么是自动机器学习？它有哪些用处？下面就我们一起了解自动机器学习吧！一、认识自动机器学习1、自动机器学习的概... 查看详情