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人工智能技术论文1500人工智能技术作为当今科技领域最前沿的研究之一，其发展速度之快、应用范围之广，已经超出了人们的想象。
本文将对人工智能技术进行深入探讨，从其定义、发展历程、关键技术、应用领域以及未来趋势等方面进行全面分析。
人工智能技术的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似方式做出反应的智能机器。
自20世纪50年代以来，人工智能经历了多次起伏，从最初的逻辑推理和问题解决，到专家系统的兴起，再到机器学习和深度学习的蓬勃发展，人工智能技术不断突破自我，实现了质的飞跃。
人工智能的关键技术1. 机器学习：机器学习是人工智能的核心，它使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策。
机器学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多种类型。
2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理数据。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP的应用包括机器翻译、情感分析和聊天机器人等。
4. 计算机视觉：计算机视觉使计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。
它在自动驾驶汽车、面部识别和医学成像分析等领域有着广泛的应用。
人工智能的应用领域1. 医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用包括辅助诊断、患者监护、药物研发等，它通过分析大量医疗数据，帮助医生做出更准确的诊断。
2. 金融服务：在金融服务行业，人工智能被用于风险管理、欺诈检测、算法交易等，提高了金融服务的效率和安全性。
3. 智能制造：人工智能在制造业中的应用包括预测性维护、自动化生产线和供应链优化等，它通过智能化技术提高了生产效率和产品质量。
4. 智能交通：自动驾驶技术是智能交通领域的一个重要组成部分，它通过感知环境、决策规划和控制执行，实现车辆的自主驾驶。
机器学习毕业论文随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了人工智能的重要组成部分之一。
机器学习是一种通过样本数据来训练机器学习模型，使其能够自主的从海量的数据中学习和发现规律，从而实现预测和决策的过程。
在医疗、金融、交通、物流等行业都被广泛应用。
本篇论文将从机器学习的概念、应用和挑战三个方面来探讨机器学习的研究。
一、机器学习的概念机器学习是指对人工智能的一种方法。
各种学习算法使用这些数据点（或训练样本）进行模型训练，从而在出现新的数据时可以在不需要人类干预的情况下自动进行推理或泛化。
常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、K-NN、贝叶斯分类器等。
机器学习的优点在于，由于其高效和准确性，它可以处理和决策处理大量数据，包括无法轻松人工处理的数据，例如来自传感器的数据或社交媒体上的数据。
二、机器学习的应用机器学习在医疗、金融、交通、物流等领域都有广泛的应用。
1. 在医疗领域，机器学习可以用来预测病人的疾病和治疗方案。
医生可以收集大量的数据点，例如病人的生理数据，以及与特定疾病相关的所有其他因素。
机器学习算法可以帮助医生分析这些数据并提供最佳治疗方案。
2. 在金融领域，机器学习算法可以用来创建信用评级系统和防欺诈系统。
金融机构可以使用机器学习算法来分析交易数据和其他行为，并根据历史数据建立模型，以自动决策该客户是否值得信任。
3. 在交通领域，机器学习可以用来预测交通拥堵情况和预测谁可能会违反交通规则，从而提高交通安全和效率。
通过使用传感器和其他技术收集数据，并使用机器学习算法分析它，可以建立准确的交通流量预测模型。
4. 在物流领域，机器学习可以用来创建优化方案和预测需求。
物流公司可以使用机器学习算法来分析过去的订单历史记录，并预测未来的需求，从而更好地管理库存和资源。
三、机器学习的挑战机器学习的挑战在于两个方面：算法和数据。
1. 算法。
需要选择和优化正确的算法以处理数据并建立准确的模型。
当前常用的机器学习算法包括SVM、朴素贝叶斯分类器、K-NN 等等。
基于机器学习的人工智能设计论文
本论文旨在探讨基于机器学习的人工智能设计理念。
首先，将介绍机器学习作为一种人工智能技术，并讨论其在设计方面的应用。
其次，将阐述利用机器学习来实现智能设计所具备的优势，并对比当前设计方法的弊端。
最后，将提出一个实例，说明如何利用机器学习实现智能设计。
机器学习是一种人工智能技术，它利用大量数据和算法，让计算机自发地从数据中识别规律，并在以后遇到相似的情况时可以作出准确的判断。
在设计方面，机器学习可以帮助设计师更准确地理解用户的需求，并快速有效地生成解决方案。
机器学习相较于传统方法具有更好的优势，包括提高数据处理能力、提高效率、了解用户需求、发现尚未发现的规律以及进行深层次的分析等等。
为了显示机器学习在智能设计方面的作用，本文将采用一个智能图像夹压机的案例。
该案例中，机器学习算法可以通过自动分析输入的图像数据，来识别最佳的夹压参数和位置，以及如何确保最佳的夹压效果。
除此之外，机器学习还可以用于改进针对不同输入数据的夹压参数，以及持续优化夹压机的性能等。
本文从宏观上介绍了基于机器学习的人工智能设计理念，并着重阐述了该理念在实施设计中所具有的优势。
通过一个智能图像夹压机的案例，也说明了如何利用机器学习实现智能设计。
未来，机器学习将在设计领域发挥重要的作用，它将使设计工作更加自动化、高效化，为用户提供更好的设计体验。
人工智能导论结课论文3000字人工智能导论结课论文摘要：人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指用机器模拟人类智能思维和行为的科学与技术。
近年来，随着计算机技术的快速发展，AI在各个领域取得了巨大的进展。
本论文旨在介绍人工智能的基本概念、发展历程以及在不同领域的应用，并探讨AI对社会与经济的影响以及未来的发展方向。
一、引言人工智能作为一门交叉学科，涉及了计算机科学、心理学、哲学和数学等多个领域。
人工智能的发展始于20世纪50年代的图灵测试，经历了多个阶段，如专家系统、机器学习和深度学习等。
随着大数据和算力的飞速增长，人工智能的应用也越来越广泛，涵盖了医疗、金融、教育等众多领域。
二、人工智能的基本概念与技术人工智能的基本概念包括：感知、推理、学习和决策等。
感知是指机器通过传感器获取环境信息；推理是指机器通过逻辑推理推断出问题的答案；学习是指机器通过大量的数据进行模式识别和数据挖掘；决策是指机器根据获取的信息进行智能决策。
人工智能的核心技术包括：机器学习、深度学习、自然语言处理等。
三、人工智能的发展历程人工智能的发展经历了多个阶段。
20世纪50年代的图灵测试标志着人工智能的起步；20世纪60-70年代，尽管遭遇到了“AI冬天”，但专家系统的出现仍然推动了AI发展的进步；80-90年代，机器学习成为AI的核心技术，应用范围逐渐扩大；近年来，深度学习的兴起催生了人工智能的新春天。
四、人工智能的应用领域人工智能已经广泛应用于医疗、金融、教育等领域。
在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行精准诊断，提高医疗水平；在金融领域，人工智能可以辅助分析金融市场，预测投资风险；在教育领域，人工智能可以个性化教学，提高学习效果。
五、人工智能对社会与经济的影响人工智能的广泛应用将对社会与经济产生深远影响。
一方面，人工智能可以解决传统行业的短板，提高生产力；另一方面，人工智能也会导致某些工作岗位的消失，带来就业压力和社会问题。
人工智能技术论文引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术自诞生以来，一直备受关注和研究。
随着科技的迅速发展和计算能力的提升，人工智能技术在各个领域都取得了显著的进展。
本文将就人工智能的定义、历史发展、应用领域以及未来展望等方面进行探讨，以期全面了解人工智能技术的发展现状和前景。
1. 人工智能的定义人工智能是指计算机科学的一个分支，旨在开发出能够模拟、复制、甚至超越人类智能的技术和系统。
它涉及了多个学科领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
人工智能的目标是使计算机能够像人类一样感知、理解、学习和决策，并能够通过智能方法完成各种任务。
2. 人工智能的历史发展人工智能技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
在那个时候，科学家们开始研究使用机器模拟人类思维的可能性。
最早的人工智能系统是通过编写特定的规则和算法来实现的，这些规则和算法能够帮助计算机执行一系列任务。
然而，这种基于规则的方法存在限制，无法应对复杂的问题。
随着计算机计算能力的提高和数据的大量积累，人工智能技术逐渐转向以数据为基础的学习方法。
机器学习的出现使得计算机可以从大量数据中学习和提取规律，从而自动化地改进和优化算法。
近年来，深度学习技术的兴起使得机器学习在人工智能领域取得了突破性的进展。
深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法，通过模拟人脑的神经网络结构，可以实现更高级别的模式识别和智能决策。
3. 人工智能的应用领域人工智能技术已经在多个领域得到了广泛的应用。
以下是一些典型的应用领域：3.1. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能技术的一个重要应用方向。
它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。
NLP的应用领域包括语音识别、机器翻译、智能客服等。
3.2. 机器视觉机器视觉是指使计算机能够理解和解释视觉信息的技术。
通过机器视觉技术，计算机可以识别图像中的物体、人脸等，并进行分类、识别和分析。
人工智能常见技术应用论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今世界最为活跃的科技领域之一。
人工智能技术的应用范围广泛，从日常生活到工业生产，从医疗健康到国防安全，人工智能技术正在深刻地影响着我们的世界。
本文将探讨人工智能的常见技术应用，并分析其对现代社会的影响。
人工智能技术概述人工智能是一门跨学科的科学，它涉及到计算机科学、数学、神经科学、心理学等多个领域。
人工智能的核心目标是创造出能够模拟人类智能行为的机器或软件系统。
这些系统能够执行诸如感知环境、学习、推理、规划、交流和创造等任务。
人工智能的常见技术应用1. 机器学习和深度学习机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于人脑的神经网络结构来处理复杂的数据模式。
这些技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
2. 自然语言处理（NLP）NLP是人工智能的另一个关键领域，它使计算机能够理解和生成人类语言。
通过NLP技术，机器可以进行语言翻译、情感分析、文本摘要等任务，极大地提高了人机交互的效率。
3. 计算机视觉计算机视觉技术使机器能够“看”和理解图像和视频内容。
这包括物体识别、场景重建、图像分割等任务。
在自动驾驶汽车、视频监控、医疗影像分析等领域，计算机视觉发挥着重要作用。
4. 机器人技术机器人技术是人工智能的物理实现，它结合了感知、决策和执行能力。
从工业生产线上的自动化机器人到家庭服务机器人，再到探索未知领域的空间机器人，机器人技术正逐步改变我们的工作和生活方式。
5. 推荐系统推荐系统是电子商务和社交媒体平台中不可或缺的一部分。
它们通过分析用户的行为和偏好，为用户提供个性化的内容或商品推荐。
这些系统通常基于机器学习算法，能够不断优化推荐效果。
6. 智能医疗在医疗领域，人工智能技术被用于辅助诊断、患者监护、药物研发等。
人工智能论文2500字（通用11篇）人工智能论文2500字（通用11篇）在社会的各个领域，大家或多或少都会接触过论文吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。
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人工智能论文篇1摘要：随着社会信息技术和计算机网络技术的发展，人们对网络应用的需求也原来越多，这就需要不断研究计算机网络技术，由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域，所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。
本文首先分析其所具有的重要意义，然后研究其在应用过程中的作用，提出以下内容。
关键词：计算机；人工智能；应用；分析目前由于人工智能的不断成熟，人们在生活方面以及工作的过程中，智能化产品随处可见。
这不仅对人们在工作中的效率进行提高，同时还对其生活质量进行加强。
所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术，只有对计算机网络技术进行相应的依靠，才能够让人工智能研究出更多的成果。
1、计算网络技术应用人工智能所具有的重要意义由于计算机技术的快速发展，网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。
在网络管理系统应用中，其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能，信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。
所以，对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。
由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用，在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高，对自身的信息安全进行有效的保证。
目前网络犯罪现象比较多，计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下，才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。
充分的利用人工智能技术，建立起相对较系统化的管理，让其不仅对信息进行自动的收集，同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断，对网络故障及时遏制，运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复，保证用户信息的安全。
人工智能机器学习论文人工智能（Artificial Intelligence）是近年来飞速发展的一个热门领域，其应用范围涉及到了许多不同的领域，包括医疗、金融、交通等。
而机器学习（Machine Learning）则是人工智能的核心技术之一，它通过让机器从数据中学习并改进自身的性能。
1. 介绍人工智能机器学习的背景和概念人工智能是指通过模拟人类智能行为和思维的技术和方法，使计算机具有某些智能特征。
人工智能技术的应用领域非常广泛，包括语音识别、自然语言处理、图像识别等等。
而机器学习则是人工智能中的一种重要技术，其主要思想是通过让机器从数据中学习并改善自身的性能，而不需要明确地编程。
2. 人工智能机器学习的基本原理和主要方法2.1 监督学习监督学习是机器学习中最常用的方法之一，它通过使用带有标记的训练数据来训练模型。
训练数据包括输入特征和对应的目标输出。
通过对大量的训练样本进行学习，模型可以在给定新的输入时预测其对应的输出。
常见的监督学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
2.2 无监督学习无监督学习是指在训练数据中没有预先给定目标输出的情况下进行学习。
在无监督学习中，模型需要从数据中发现其中的结构和模式。
常见的无监督学习算法包括聚类、关联规则等。
2.3 强化学习强化学习是一种通过试错的学习方法，即在不断与环境进行交互的过程中，根据环境的反馈信息来调整自身的行为。
在强化学习中，模型通过与环境的互动来学习最优的行为策略。
著名的强化学习算法包括Q-learning、深度强化学习等。
3. 人工智能机器学习在实际应用中的案例3.1 医疗领域中的机器学习应用在医疗领域，人工智能机器学习技术被广泛应用于疾病诊断、药物研发和临床决策等方面。
通过分析大量的医疗数据，人工智能机器学习可以帮助医生准确诊断病情，并且预测患者的治疗效果。
此外，机器学习还可以基于患者的个人信息和病历，为医生提供个性化的治疗方案。
3.2 金融领域中的机器学习应用在金融领域，机器学习被用于风险评估、交易预测和欺诈检测等方面。
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据姓名：学号：班级：指导老师：2015年11月13日机器学习与大数据摘要大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。
大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。
然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。
这个时候我们想到了机器学习。
机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。
关键词：大数据；机器学习；大数据时代Machine learning and big dataAbstractBig data is not only refers to the huge amounts of data,and to talk about these data are structured,broken,can't use the traditional method of processing ing of the era of big data,with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more attention.However,as the data,the development trend of"growing"in the process of analysis and processing we feel is more difficult.This time we thought about the machine learning.Machine learning is almost everywhere,even if we don't have to call them specially,they are also often appear in the big data applications,large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received the attention.Keywords:Big Data;Machine learning;Age of Big Data目录第1章引言 (2)第2章机器学习与大数据 (3)2.1机器学习 (3)2.2大数据 (3)第3章大数据时代下的机器学习 (3)3.1大数据时代 (3)3.2机器学习已成为大数据的基石 (3)3.3机器学习帮助数据日志的分析解决 (4)第4章大数据时代应运而生的机器学习新趋势 (4)4.1机器学习的研究方向 (4)4.2机器学习适应大数据时代发展 (4)第5章结束语 (5)参考文献 (5)第1章引言机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中。
写一篇《机器学习的实践》论文
《机器学习的实践》
随着科技的进步，机器学习的重要性日益凸显。
它改变了人类对数据的分析方式，使我们能够更快地获得丰富的知识和信息。
机器学习不仅仅是一个理论，而是一种新的方法，可以帮助我们更好地解决现实问题。
本文将就机器学习的实践进行探讨。
1. 首先，应具备基本的机器学习概念。
机器学习是指为了实现某种目标，使得计算机能够从已经收集到的大量数据中学习知识，进而提供有意义的结论。
机器学习分为三类：监督学习、无监督学习和半监督学习。
2. 其次，机器学习过程涉及到五个主要步骤：数据收集，特征工程，模型选择，训练和测试。
数据收集：首先是进行数据收集。
机器学习需要大量真实的数据，因此，要进行数据收集工作，以便机器学习得到所需的材料。
特征工程：其次是进行特征工程，也就是从原始数据中提取出有意义的特征。
这一步是机器学习的核心部分，也是最具挑战性的一环，这一步定义了模型的表现。
模型选择：然后是选择合适的模型，即匹配最适合要求的模型。
训练：接下来是使用所收集到的数据，使用所选择的模型进行
训练。
训练过程会用到大量数据，一般情况下，会按顺序使用数据，每次机器学习一小部分数据。
测试：最后是进行测试，当数据都通过训练后，使用测试数据来测试模型的准确性，如果模型的表现不好，则可以进行模型的调整，直至满意。
此外，实际的机器学习实践还需要考虑计算资源的分配问题，以及数据处理、特征选择等问题。
总之，机器学习是一项极具挑战性的实践，需要从数据到模型等多个方面进行思考，以实现更好的结果。
人工智能课程论文机器学习姓名：赵文琪班级：软件132学号：3130704233摘要机器学习(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。
关键字:人工智能,机器学习目录1.概述2.机器学习的定义和研究3.机器学习的发展史4.机器学习的主要策略5.机器学习系统的基本结构6.机器学习分类1、基于学习策略的分类2、基于所获取知识的表示形式分类3、按应用领域分类______________________________________________一.概述机器学习(Machine Learning)是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、综合而不是演译。
机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。
近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。
采用机器学习方法的计算机程序被成功用于机器人下棋程序、语音识别、信用卡欺诈监测、自主车辆驾驶、智能机器人等应用领域，除此之外机器学习的理论方法还被用于大数据集的数据挖掘这一领域。
实际上，在任何有经验可以积累的地方，机器学习方法均可发挥作用。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。
人们曾对机器学习给出各种定义。
H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。
R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。
从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。
这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。
一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。
例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。
它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。
随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。
正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。
它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。
这些研究目标相互影响相互促进。
机器学习已经有了十分广泛的应用例如搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。
自从1980年在卡内基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以来，机器学习的研究工作发展很快，已成为中心课题之一。
目前，机器学习领域的研究工作主要围绕以下三个方面进行：（1）面向任务的研究研究和分析改进一组预定任务的执行性能的学习系统。
（2）认知模型研究人类学习过程并进行计算机模拟。
（3）理论分析从理论上探索各种可能的学习方法和独立于应用领域的算法。
机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
本章将首先介绍机器学习的定义、意义和简史，然后讨论机器学习的主要策略和基本结构，最后逐一研究各种机器学习的方法与技术，包括机械学习、基于解释的学习、基于事例的学习、基于概念的学习、类比学习和基于训练神经网络的学习等。
对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。
二.机器学习的定义和研究意义学习是人类具有的一种重要智能行为，但究竟什么是学习，长期以来却众说纷纭。
社会学家、逻辑学家和心理学家都各有其不同的看法。
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
西蒙对学习给出的定义本身，就说明了学习的重要作用。
机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。
4年后，这个程序战胜了设计者本人。
又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。
这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。
机器的能力是否能超过人的，很多持否定意见的人的一个主要论据是：机器是人造的，其性能和动作完全是由设计者规定的，因此无论如何其能力也不会超过设计者本人。
这种意见对不具备学习能力的机器来说的确是对的，可是对具备学习能力的机器就值得考虑了，因为这种机器的能力在应用中不断地提高，过一段时间之后，设计者本人也不知它的能力到了何种水平。
什么叫做机器学习(machine learning)？至今，还没有统一的“机器学习”定义，而且也很难给出一个公认的和准确的定义。
为了便于进行讨论和估计学科的进展，有必要对机器学习给出定义，即使这种定义是不完全的和不充分的。
顾名思义，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科。
稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机；现在是电子计算机，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等等.三.机器学习的发展史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。
…>第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。
第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。
机器学习的最新阶段始于1986年。
机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：(1)机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。
(2)结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。
特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。
(3)机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。
例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。
类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。
(4)各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。
归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。
连接学习在声图文识别中占优势。
分析学习已用于设计综合型专家系统。
遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。
与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。
(5)与机器学习有关的学术活动空前活跃。
国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。
______________________________________________四.机器学习的主要策略学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的，按照学习中使用推理的多少，机器学习所采用的策略大体上可分为4种——机械学习、通过传授学习、类比学习和通过事例学习。
学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
______________________________________________五.机器学习系统的基本结构环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
在具体的应用中，环境，知识库和执行部分决定了具体的工作内容，学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定。
下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
或者更具体地说是信息的质量。
知识库里存放的是指导执行部分动作的一般原则，但环境向学习系统提供的信息却是各种各样的。
如果信息的质量比较高，与一般原则的差别比较小，则学习部分比较容易处理。
如果向学习系统提供的是杂乱无章的指导执行具体动作的具体信息，则学习系统需要在获得足够数据之后，删除不必要的细节，进行总结推广，形成指导动作的一般原则，放入知识库，这样学习部分的任务就比较繁重，设计起来也较为困难。
因为学习系统获得的信息往往是不完全的，所以学习系统所进行的推理并不完全是可靠的，它总结出来的规则可能正确，也可能不正确。
这要通过执行效果加以检验。
正确的规则能使系统的效能提高，应予保留；不正确的规则应予修改或从数据库中删除。
知识库是影响学习系统设计的第二个因素。
知识的表示有多种形式，比如特征向量、一阶逻辑语句、产生式规则、语义网络和框架等等。
这些表示方式各有其特点，在选择表示方式时要兼顾以下4个方面：(1)表达能力强。
(2)易于推理。
(3)容易修改知识库。
(4)知识表示易于扩展。
对于知识库最后需要说明的一个问题是学习系统不能在全然没有任何知识的情况下凭空获取知识，每一个学习系统都要求具有某些知识理解环境提供的信息，分析比较，做出假设，检验并修改这些假设。
因此，更确切地说，学习系统是对现有知识的扩展和改进。
执行部分是整个学习系统的核心，因为执行部分的动作就是学习部分力求改进的动作。
同执行部分有关的问题有3个：复杂性、反馈和透明性。
______________________________________________六.机器学习分类1、基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。
一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。
由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形式记忆下来，并从中获取有用的信息。
