机器学习（ML）

机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子领域，其重点是让计算机无需明确编程就能从数据中学习。它涉及算法的开发，这些算法可以通过经验自动提高特定任务的性能。这些算法可以根据所接触的数据识别模式、进行预测并调整自己的行为。这种能力对于解决传统编程方法难以解决或不切实际的复杂问题至关重要。

机器学习的核心概念

机器学习算法旨在从数据中学习，数据通常分为训练数据、验证数据和测试数据。训练数据用于训练模型，验证数据帮助微调模型的超参数，而测试数据则评估模型在未见数据上的性能。

机器学习中存在几种学习范式：

• 监督学习：算法从标记数据中学习，每个数据点都与已知的输出或标签相关联。
• 无监督学习：该算法从无标记数据中学习，在没有任何预定输出的情况下识别模式和结构。
• 强化学习：算法通过试错来学习，根据自己的行为接收奖励或惩罚形式的反馈。
• 半监督学习：它结合了监督学习和非监督学习的元素，使用少量的标记数据和大量的非标记数据来提高学习的准确性。

与相关术语的主要区别

虽然机器学习与其他人工智能领域密切相关，但它具有鲜明的特点。深度学习（DL）是机器学习的一个子集，侧重于多层神经网络（NN），与之不同的是，机器学习包含更广泛的算法和技术。计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）是机器学习的具体应用，分别侧重于处理和理解视觉数据和文本数据。

机器学习在现实世界中的应用

通过实现数据驱动决策和自动化，机器学习为众多行业带来了变革。下面是两个具体的例子：

1. 医疗保健：在医疗保健领域，机器学习算法用于分析 X 射线和核磁共振成像等医学图像，以检测异常情况并协助诊断癌症等疾病。例如，机器学习模型可以在成千上万张医疗图像上进行训练，以识别表明肿瘤的模式，帮助医生做出更准确、更及时的诊断。
2. 农业：机器学习在精准农业、优化作物产量和资源管理方面发挥着至关重要的作用。例如，算法可以分析来自卫星图像、天气模式和土壤传感器等不同来源的数据，从而预测播种、浇水和收割的最佳时间。这不仅能提高生产率，还能促进可持续农业实践。了解有关农业人工智能的更多信息。

机器学习的工具和技术

一些工具和框架有助于开发和部署机器学习模型。 PyTorch和 TensorFlow是两个流行的深度学习框架，它们为构建和训练神经网络提供了必要的基础设施。此外，OpenCV等库为计算机视觉任务提供了广泛的功能。您可以在Ultralytics 博客上探索这些工具和其他工具。

对于那些对用户友好型方法感兴趣的人，Ultralytics HUB 等平台为训练和部署机器学习模型（包括最先进的Ultralytics YOLO 模型）提供了无代码解决方案。这使得没有丰富编程专业知识的个人和企业更容易利用机器学习的力量。