機器學習，顧名思義就是讓機器擁有和人或動物一樣的學習能力。其實如今生活中的機器學習案例已經很多了，像人臉識別、**拍照識物等。下面就來給大家來點科班：
機器學習演算法使用計算方法直接從資料中「學習」資訊，而不依賴於預定方程模型，教計算機執行人和動物與生俱來的活動，從經驗中學習。當可用於學習的樣本數量增加時，這些演算法可自適應提高效能，機器學習演算法可從能夠帶來洞察力的資料中發現自然模式， 幫助人們更好地制定決策和做出**。現如今機器學習因其強大的學習能力被各行各業引入，但由於其需要大資料量導致在嵌入式應用上還有許多瓶頸，隨著具有強大能力的晶元不斷推出，相信在機器學習會被發展的更好。
談及前世，可要追溯到17世紀了，當貝葉斯、拉普拉斯提出最小二乘法即代表了機器學習的雛形。2023年，計算機界最偉大的先驅者艾倫.圖靈提議建立乙個學習機器，慢慢地，機器學習進入了現代社會。
機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的科學，是人工智慧中最具智慧型特徵，最前沿的研究領域之一。自 20世紀80年代以來，機器學習作為實現人工智慧的途徑，在人工智慧界引起了廣泛的興趣，特別是近十幾年來，機器學習領域的研究工作發展很快，它已成為人工智慧的重要課題之一。
機器學習歷經70年的曲折發展 ，以深度學習為代表借鑑人腦的多分層結構、神經元的連線互動資訊的逐層分析處理機制，自適應、自學習的強大並行資訊處理能力，在很多方面收穫了突破性進展，其中最有代表性的是影象識別領域。
目前來說，機器學習主要分為兩大類，分別是監督式學習和無監督式學習。
下面用一張圖來簡要說明一下：
對於，監督學習，用比較正式的話說就是：利用一組已知類別的樣本調整分類器的引數，使其達到所要求效能的 過程，也稱為監督訓練或有教師學習。
通俗來講，監督學習是預先知道類別的，讓你所建立的模型接受已知的輸入資料集並且給出已知資料的已知響應（輸出），然後訓練模型，讓模型能夠為新輸入資料的響應生成合理的**。
這樣的例子我們生活中很多，比如醫生要判斷乙個病人是否患肺炎，就需要查閱以前大量肺炎患者的肺部影象，並在其中找到特徵，從而對新病人進行判斷。用監督式演算法來解決，就需要我們建立乙個模型，把以前患者的肺部影象特徵輸入，進行大量的訓練。當訓練滿足要求時，我們就可以輸入新患者的肺部影象，從而判斷這個人是否肺炎患者。
無監督學習與監督學習有相同之處，有不同之處。相同點就是兩者都需要輸入大量的資料特徵進行訓練，而不同點就是監督學習預先知道每一組資料對應的類別，而無監督學習不知道，需要我們設計合適的演算法去訓練。無監督學習可發現資料中隱藏的模式或內在結構。這種技術可根據包含未標記響應的輸入資料的資料集執行推理。而聚類是一種最常用的無監督學習技術。
最常見的聚類的應用包括基因序列分析、市場調查和物件識別等。
如果我們遇到涉及大量資料和許多變數的複雜任務或問題，但沒有現成的處理公式或方程式時，可以考慮使用機器學習。例如，如果您需要處理 以下情況，使用機器學習是乙個很好的選擇：
當前社會，正是網際網路如日中天的時間，各種網際網路企業層出不窮，各種搜尋引擎不斷翻新優化，大資料肆意橫行，無不運用到機器學習。但縱觀我朝五千多年歷史，農業乃國之根本，工業乃國之大器，因此，做到把當前最熱門的技術與我朝國體相結合，這也是當前一大難點。例如，我們可以把機器學習應用農業中，可以設計一種嵌入式裝置，在上面部署機器學習演算法，自動篩選種子的優良等。
馬斯克窮極一生，把自己的能力發揮到極致，給世人對當前社會重新開啟了一扇門。
因此，機器學習的應用不僅僅在網際網路，它的前途不可限量，侷限於當前嵌入式晶元的緣故，讓機器學習在嵌入式裝置上應用不太那麼理想，不過隨著晶元技術的不斷創新，5g時代的到來，
相信科學技術的碰撞肯定會產生更加新奇的東西！！！
各位小夥伴就拭目以待吧。
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