人工智慧資訊高分，機器學習英語資料高分

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機器學習是研究計算機如何模擬或實現人類學習行為，以獲取新知識或技能，並重組現有知識結構以不斷提高自身效能。 它是人工智慧的核心，是使計算機智慧型化的根本途徑，其應用涵蓋了人工智慧的所有領域，主要採用歸納、綜合而不是演繹。

學習能力是智慧型行為的乙個非常重要的特徵，但學習的機制還不是很清楚。 機器學習的定義有多種。 人們認為，學習是系統為使其在下次完成相同或類似任務時更有效而進行的適應性更改。

學習，被認為是構建或修改所經歷的事物的表徵。 那些從事專家系統開發的人認為學習是知識的獲取。 第一部分關注學習的外部行為效應，第二部分關注學習的內部過程，第三部分關注知識工程的實用性。

機器學習在人工智慧研究中起著非常重要的作用。 乙個不具備學習能力的智慧型系統很難稱為真正的智慧型系統，但以前的智慧型系統普遍缺乏學習能力。 例如，當他們遇到錯誤時，他們無法自我糾正; 不通過經驗提高自己的表現; 所需的知識不會自動獲得和發現。

他們的推理僅限於演繹，缺乏歸納，所以他們充其量只能證明現有的事實和定理，而不能發現新的定理、定律、規則等。 隨著人工智慧的發展，這些侷限性變得更加突出。 正是在這種背景下，機器學習逐漸成為人工智慧研究的核心之一。

其應用已蔓延到人工智慧的各個分支，如專家系統、自動推理、自然語言理解、模式識別、計算機視覺、智慧型機械人等領域。 乙個特別的例子是專家系統中知識獲取的瓶頸，在機器學習的幫助下，這一瓶頸已被克服。

機器學習的研究是基於生理學和認知科學中對人類學習機制的理解，建立人類學習過程的計算模型或認知模型，發展各種學習理論和學習方法，研究通用學習演算法並進行理論分析，建立具有特定應用的任務導向學習系統。 這些研究目標相互影響和加強。

自1980年在卡內基梅隆大學舉辦第一屆機器研討會以來，機器學習的研究工作發展迅速，並成為中心課題之一。

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