2.5.1　机器学习的概念

人工智能是一种替代或辅助人进行决策的技术手段，主要指基于计算机的数据处理能力，模拟出人的某些思维过程或智能行为，使计算机或受其控制的机电系统在数据评价与决策过程中，表现出人的智能。目前，人工智能主要包含七大技术领域，即机器学习、知识图谱（语义知识库）、自然语言处理、计算机视觉（图像处理）、生物特征识别、人机交互、AR/VR（新型视听技术）等。 ^[15] 其中，机器学习是人工智能的核心技术和重要实现方式，是其他细分领域的底层机制。

机器学习是一门典型的交叉学科，涉及概率论、统计学、凸分析、逼近论、系统辨识、优化理论、计算机科学、算法复杂度理论和脑科学等诸多领域，主要指利用计算机模拟人类的学习行为，使其自主获取新的知识或掌握某种技能，并在实践训练中重组自己已有的知识结构，不断改善其工作性能。机器学习过程的本质是基于已知数据构建一个评价函数，其算法成立的基本原理在于数值和概念可以相互映射。

机器学习的基本实现方式可描述为：将具象的概念映射为数据，同目标事物的观测数据一起组成原始样本集，计算机根据某种规则对初始样本进行特征提取，形成特征样本集，经由预处理过程，将特征样本拆分为训练数据和测试数据，再调用合适的机器学习算法，拟合并测试评价函数，即可用之对未来的观测数据进行预测或评价。 ^[16] 该流程如图2-9所示。