机器学习简史

1. 前期的学习机器（1950年代）：这个时期，科学家们开端研讨怎么让核算机从数据中学习。其间最著名的比如是Frank Rosenblatt的感知器（Perceptron），这是一种根据生物神经元模型的人工神经网络。

2. 符号学习（1960年代）：在这个时期，研讨人员开端研讨怎么让核算机经过符号操作来学习。这种办法被称为符号学习，它包含决议计划树、逻辑推理和专家体系等。

3. 衔接主义（1980年代）：这个时期，神经网络开端从头遭到重视。研讨人员发现，经过多层神经网络和反向传达算法，核算机能够学习更杂乱的函数。这导致了神经网络在语音辨认、图像辨认和自然语言处理等范畴的广泛应用。

4. 核算学习（1990年代）：在这个时期，核算学习理论开端鼓起。研讨人员开端研讨怎么使用核算办法来前进机器学习的功能。这包含支撑向量机（SVM）、决议计划树和集成学习办法等。

5. 深度学习（2000年代至今）：跟着核算才能的前进和大数据的出现，深度学习开端成为机器学习范畴的干流。深度学习是一种根据神经网络的机器学习办法，它能够在没有人工干预的情况下主动学习数据的特征表明。深度学习在图像辨认、语音辨认、自然语言处理和引荐体系等范畴取得了明显的效果。

6. 强化学习（2000年代至今）：强化学习是一种让核算机经过与环境的交互来学习的办法。它在游戏、机器人操控和主动驾驶等范畴取得了重要的开展。

7. 搬迁学习（2010年代至今）：搬迁学习是一种使用已有的常识来处理新问题的办法。它能够在不同的范畴之间同享常识，然后前进机器学习的功率和功能。

8. 可解说性（2010年代至今）：跟着机器学习模型变得越来越杂乱，研讨人员开端重视怎么前进模型的可解说性。这包含研讨怎么让模型解说自己的决议计划进程，以及怎么保证模型的公平性和透明性。

机器学习的开展是一个不断演化的进程，跟着技能的前进和应用范畴的拓宽，机器学习将持续在未来发挥重要的效果。