本文羅列了2023年機(jī)器學(xué)習(xí)的十大概念和技術(shù)。

2023年機(jī)器學(xué)習(xí)的十大概念和技術(shù)是一個(gè)教計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的過程，無需明確的編程。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)不斷發(fā)展的學(xué)科，一直在創(chuàng)造新的想法和技術(shù)。為了保持領(lǐng)先，數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該關(guān)注其中一些網(wǎng)站，以跟上最新的發(fā)展。這將有助于了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的技術(shù)如何在實(shí)踐中使用，并為自己的業(yè)務(wù)或工作領(lǐng)域中的可能應(yīng)用提供想法。

2023年機(jī)器學(xué)習(xí)的十大概念和技術(shù)：

1. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自20世紀(jì)50年代以來就存在的一種機(jī)器學(xué)習(xí)程序。DNN能夠執(zhí)行圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理。其由無數(shù)隱藏的神經(jīng)元層組成，每個(gè)神經(jīng)元層學(xué)習(xí)傳入數(shù)據(jù)的表示，然后使用這些模型來預(yù)測(cè)傳出的數(shù)據(jù)。

2. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)。GAN是生成模型的一種形式，其中兩個(gè)競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互訓(xùn)練。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)試圖創(chuàng)建看起來真實(shí)的樣本，而另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)則確定這些樣本是來自真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成的數(shù)據(jù)。GAN在生成圖片和視頻方面取得了巨大的成功。GAN用于生成類似于現(xiàn)有數(shù)據(jù)但全新的新數(shù)據(jù)。我們可以使用GAN從著名藝術(shù)家創(chuàng)作的現(xiàn)有杰作中生成新的圖像，也被稱為當(dāng)代AI藝術(shù)。這些藝術(shù)家正在使用生成模型來創(chuàng)建已經(jīng)被創(chuàng)造出來的杰作。

3. 深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是一種使用大量處理級(jí)別(通常是數(shù)百個(gè))學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)。這使得計(jì)算機(jī)能夠完成人類認(rèn)為具有挑戰(zhàn)性的工作。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，包括計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理、自動(dòng)化和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

4. COVID-19中的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。自2020年1月以來，人工智能(AI)已被用于識(shí)別中國的COVID-19病例。武漢大學(xué)的專家們創(chuàng)造了這個(gè)人工智能系統(tǒng)。他們開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)算法，能夠分析來自電話、短信、社交媒體條目和其他來源的數(shù)據(jù)。

5. 對(duì)話式AI或?qū)υ捠綑C(jī)器人。這是一種技術(shù)，我們與聊天機(jī)器人交談，其在檢測(cè)語音輸入或文本輸入后處理語音，然后啟用特定的工作或回答。

6. 網(wǎng)絡(luò)安全中的機(jī)器學(xué)習(xí)。網(wǎng)絡(luò)安全是確保組織或任何人在互聯(lián)網(wǎng)或任何網(wǎng)絡(luò)上免受所有安全相關(guān)危險(xiǎn)的領(lǐng)域。一個(gè)組織要處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，需要保護(hù)這些數(shù)據(jù)不受惡意危險(xiǎn)的影響。例如，任何人試圖侵入計(jì)算機(jī)或訪問數(shù)據(jù)或未經(jīng)授權(quán)的訪問，這就是網(wǎng)絡(luò)安全的意義所在。

7. 機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)。我們?cè)谄髽I(yè)中使用的不同物聯(lián)網(wǎng)程序容易出錯(cuò)，畢竟這是一臺(tái)機(jī)器。如果系統(tǒng)設(shè)計(jì)不正確或存在缺陷，那么其注定會(huì)在某個(gè)時(shí)刻失敗。然而，通過機(jī)器學(xué)習(xí)，維護(hù)變得更加容易，因?yàn)樗锌赡軐?dǎo)致ID過程失敗的因素都可以被提前識(shí)別，并且可以為此準(zhǔn)備新的行動(dòng)計(jì)劃，從而使企業(yè)通過降低維護(hù)成本來節(jié)省大量資金。

8. 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。人工智能的未來是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。許多現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用將受益于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)的承諾。

9. 自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型創(chuàng)建需要大量的專業(yè)知識(shí)以及時(shí)間來創(chuàng)建和比較數(shù)百個(gè)模型。既耗時(shí)、耗資源，且難度更大。自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)有助于快速開發(fā)生產(chǎn)就緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

10. 時(shí)間序列預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是任何類型企業(yè)的重要組成部分，無論是銷售、客戶需求、收入還是庫存。當(dāng)與自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合時(shí)，就可以獲得建議的高質(zhì)量時(shí)間序列預(yù)測(cè)。