为极小极大算法。艾伦图灵于年提出了一项测试来确定机器是否智能。其中机器必须让人类相信它也是人类。塞缪尔设计了改进该程序早期版本的机制并将其称为死记硬背学习。他开发的程序能够记录并记住他所结合跳棋游戏得到了改进。早在年这位科学家就提出了机器学习这个名字。几年后同样。
在将神经网络模型与的机
器学习成果相结合创建了一种名为的图像识别机器。然而尽管它很有希望但它无法识 中国 WhatsApp 号码列表 别许多视觉模式。此后许多年过去了神经网络和机器学习研究才再次产生影响直到世纪年代才重新出现。机器学习历史分道扬镳最初机器学习和人工智能相关研究的发展是齐头并进的。这种情况在世纪年代末发生了变化因为此时人。
工智能开发的重点是使用逻
辑的基于知识的方法而不是算法的使用。此外研究人员还搁置了神经网络的研究。这导致了两个学科之间的断裂因为在此之前机器学习算法一直被用来训练人工智能。从年开始随着互联网的普及神经网络的研究又重新开始。至此机器学习的历史走过了一段挣扎和行业重心转移的道路。它选择实用性并开发能够解。
决提供服务中的实际问题的应用程序。这样机器学习就从人工智能研究继承的狭隘观点转变为采用基于概率论和统计学的方法。随着互联网开始发展并且有越来越多的数字数据可供访问这种方法得到了大力推动。在这种背景下新的机器学习算法和热 BSB 目录 程智能计算机程序开始出现和发展它们可以完成从规划旅行路线到实现语音识别或学习击败世界。
