机器学习的本质是什么?

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现实生活中,我们会碰到两类问题:

1.一类问题,是给定输入,通过施加一定条件(或算法),得到最终的输出。就像下图这样:

典型的例子,在用计算机解决问题的时候很常见,比如给定一个数的集合(输入),通过编写算法实现数组从小到大排序。输出是一个有序列表。

对于这类问题,人类能够自己设定一种模式(函数),把输入映射成想要的输出。


2.另一类问题,人类找不到这样的模式。以OCR字符识别为例,输入是手写体(数字)图片,输出是0-9字符串,我们并不知道怎么把输入转换成输出,因为手写体因人而异,随机性很大。

换句话说,这个时候,我们缺的是知识(如何映射),不过幸运的是,我们有(实例)数据。

而把这个知识通过机器(计算机)学出来的过程,叫做机器学习。

这个学出来的知识(或经验),可以用于新的输入,产生新的输出。


无论哪种问题,产生我们想要的输出才是目的,机器学习或计算机程序只是手段。

机器学习的本质是空间搜索函数的泛化