谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
時(shí)間：2022-03-02 01:00:02 | 來(lái)源：信息時(shí)代
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谷歌對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的研究要追溯到7-8年前的語(yǔ)音技術(shù)開(kāi)始。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)這一技術(shù)取得突破性進(jìn)展，是發(fā)生在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品包括一系列的云服務(wù)和工具。
谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)的原理是，用眾多的電腦模擬人腦中的“神經(jīng)元”，形成一個(gè)人“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” （ Artificial Neural Network）。它不需要借助大批研究人員幫助電腦標(biāo)明事物之間的差異，只要為算法提供海量的數(shù)據(jù)，“神經(jīng)元”與“神經(jīng)元”之間的關(guān)系將會(huì)發(fā)生變化，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓組成“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的機(jī)器具備自動(dòng)學(xué)習(xí)、識(shí)別數(shù)據(jù)的能力，在新的輸入中找出與學(xué)到的概念對(duì)應(yīng)的部分，達(dá)到機(jī)器學(xué)習(xí)的效果。例如，當(dāng)人們需要計(jì)算機(jī)辨別圖片內(nèi)容的時(shí)候，各個(gè)人工神經(jīng)元就會(huì)把所抓取的信息傳遞給被設(shè)置為“決策者”的神經(jīng)元上，它們通過(guò)統(tǒng)觀其下層所有神經(jīng)元所呈現(xiàn)的信息，結(jié)合案例、數(shù)據(jù)的分析及算法最終得出結(jié)論。
而在這背后，谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟是：首先需要找到“Model（模型）”，就是在輸入和輸出中間的一個(gè)轉(zhuǎn)換公式，也就是“機(jī)器學(xué)習(xí)”中的“機(jī)器”；其次，需要為這個(gè)公式找到“參數(shù)”，這是需要機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)，并不斷修正；最后，它需要“學(xué)習(xí)”如何不斷調(diào)整參數(shù)、降低錯(cuò)誤。
關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí),機(jī)器
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