機器學習的定義

機器學習的定義

機器學習可能根據其目的,而有不同的定義。以下是從網路找到五種實務上常用的定義:
  • Nvidia:機器學習最基本的實踐,是使用演算法分析資料並從中學習,然後對世界上的某些事情做出判斷或預測。 
Machine Learning at its most basic is the practice of using algorithms to parse data, learn from it, and then make a determination or prediction about something in the world.
  • 史丹佛大學:機器學習是一種讓電腦不需要為每個細節寫程式的科學。
Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed.
  • 麥肯錫公司:機器學習是基於能從資料中學習,而不依賴用規則進行程式設計的演算法。
Machine learning is based on algorithms that can learn from data without relying on rules-based programming.
  • 華盛頓大學:機器學習演算法可以從實例的歸納,找出如何執行重要的任務
Machine learning algorithms can figure out how to perform important tasks by generalizing from examples.
  • 卡內基美隆大學:機器學習領域試圖回答這樣的問題:我們如何才能建立計算機系統,使其能自動改善經驗,以及什麼是治理所有學習過程的基本規則?
The field of Machine Learning seeks to answer the question “How can we build computer systems that automatically improve with experience, and what are the fundamental laws that govern all learning processes?
專家學者針對這些定義做了以下的補充:
  • 蒙特婁大學(Université de Montréal)約書亞·本吉奧博士(Yoshua Bengio):機器學習研究是人工智慧的一部分,其目的在透過資料、觀察、與世界的互動,為電腦提供知識,這些知識讓電腦能正確對新的設定形成概念。
  • 德國普朗克研究院(Max-Planck Institute)丹科·尼科里奇博士(Danko Nikolic ):機器學習是一種讓電腦不需要為每個細節寫程式的科學,而且讓電腦能自己學習一些技巧。
  • 路易維爾大學(University of Louisville)羅曼·揚波爾斯基博士(Roman Yampolskiy):機器學習是一種讓電腦的學習能力與人類一樣好或者更好的科學。

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