Oh what fun it is to ride in a one-horse open sleigh.
聖誕節到了，聖誕的歌曲洋灑在大街小巷，有着耳熟能詳的幾首聖誕歌，你能想象，機器學習也能創作聖誕歌嗎？
之前多倫多大學有一個項目，利用“神經網絡卡拉OK”寫出了一首由計算機創作的歌曲，由計算機程序分析上傳的照片的視覺組成部分生成，成爲了一首頗具聖誕風味的歌曲， 從此，用機器學習算法進行創作成爲一種熱門的研究，那究竟什麼是機器學習呢？
Tom Mitchell認爲機器學習這門學科所關注的問題是，計算機程序如何隨着經驗積累自動提高性能，對於某類任務T和性能度量P，如果一個計算機程序在T上以P衡量的性能隨着經驗E而自我完善，那麼我們稱這個計算機程序在從經驗E學習。第二種定義則是認爲機器學習產生於計算機科學，第三種定義是說機器學習是一類從數據中自動發現模式，並基於發現的模式預測未來數據或者在不確定條件下執行某些決策的方法，典型的例子是通過對超市過去兩個月甚至什麼更長時間某一類產品的銷售量來預測這類產品需要什麼時候進多少貨。
按照行業通用的機器學習可以將其分爲三大類，即監督學習、無監督學習、強化學習。
監督學習即從給定的數據集中學習出一個函數，根據函數預測另一個新的數據的結果，數據中的數據是由人標註的，這類常用於分類迴歸問題，分類問題例如判斷是否離網、是否高消費人羣、垃圾郵件過濾等，另外一種場景是迴歸，即預測年齡、預測收入。其基本流程如圖所示：
無監督學習輸入的數據是沒有認爲標註的，這種常用於聚類問題的解決。
強化學習則是輸入數據可以刺激模型並且使模型做出反應，比較有趣而且備受關注的例子就是Alpha GO機器人。
對於行業通用的機器學習算法選擇，可由如下選擇作爲參考：
現在機器學習算法已被人們熟悉，但企業應用AI還是有很大的難點，因爲AI人才稀缺，建模和測試工具採購成本高，數據稀缺、行業知識匱乏，也成爲一大瓶頸，在此情境下，提高自己的技能，成爲AI人才，無疑可以爲自我增值，想要學習更多關於機器學習的知識，請上華爲雲學院！edu.huaweicloud.com