Spark技术为基于内存的开源计算，Spark生态系统在机器学习领域的重要应用MLlib具有很多常用算法，实现了K-means等多种分布式机器学习算法。本章探讨Spark+Hadoop技术的机器学习的深度和广度提升了大数据分析的效率，适应迭代式机器学习模型的特定需求，分析数据中的关系以获得规律来预测新样本，对数据进行收集、统计和分析。......
2023-11-21
人工智能：机器学习在未来教育的应用
【摘要】：未来，人工智能将走进人们的生活，教育领域也不例外，比如当前研究比较热的机器学习、智能机器人和人机交互等。目前，人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面，但目前尚处于初级阶段。在人工智能的帮助下，未来的学习越来越方便。更智能的基于意识的搜索是当前机器学习与可穿戴设备领域都在探索的方向。
2016年，谷歌旗下的人工智能公司的AlphaGo击败了韩国围棋冠军李世石，成为人类关于人工智能领域的里程碑事件。AlphaGo的神奇之处在于它可以通过练习和学习积累更多的经验。AlphaGo植入了学习能力，这是一种可以摆脱最初的监督式学习，完全进入自我发挥的学习模式，这与人类更为相似。由此，我们可以看出，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
未来，人工智能将走进人们的生活，教育领域也不例外，比如当前研究比较热的机器学习、智能机器人和人机交互等。
机器学习。机器学习在人工智能的研究中具有非常重要的地位，主要研究计算机怎样模拟人类的学习行为，学习人类的知识，组织已有的知识结构，获取新的知识和技能，通过不断反思和更正完善自身的性能。例如，机器学习遇到错误时能够自我检测、自我校正、自我完善。它在教育教学的具体运用将越来越多，如专家系统、自动推理、模式识别、自然语言理解、计算机视觉等。目前，人工智能技术在教育上的应用主要体现在图像识别和语音识别两个方面，但目前尚处于初级阶段。人工智能未来如果能与人类的学习紧密贴合，甚至实现“思考即学习”，那么连接人与知识的工具将不再是刚需。未来的教育因为机器学习的深入研究而值得我们有更多的期待。(www.chuimin.cn)
人机交互。在人工智能的帮助下，未来的学习越来越方便。基于大数据、云计算的人机交互将越来越智能化，除了传统的交互方式以外，还有语音识别、手势操作、人脸识别、触摸控制等交互方式。在未来，我们只要用手指轻轻一点或者眼睛一眨，就可以让计算机搜索出我们想要的学习资源，只要说一句话或者给个提示就可以展现出精确的结果。更智能的基于意识的搜索是当前机器学习与可穿戴设备领域都在探索的方向。
人机交互是为了实现更自然、高效、和谐的人机关系，在教学中的运用将不断地推动教育的变革，解放人类的大脑，改善人与人之间的交流与协作，也能够帮助人类真正实现全面自由发展。
有关“互联网+”背景下的教育教学发展研究的文章
- 详细阅读
-
未来的人工智能：机器人心理学探秘详细阅读
提到机器人题材的科幻小说，怎么能错过阿西莫夫，但是在这里，我想说说阿西莫夫另一部著作《基地》。《基地》系列中写到阿西莫夫自创的一个学科：心理历史学。跟阿西莫夫的心理历史学不同，机器人心理学并非仅仅存在于文学作品中。机器人心理学是建立在婴儿心理学之上的一门学科，它通过研究人类婴儿的学习行为来理解或者猜测机器人学习的模式。......
2023-06-27
-
基于大数据技术的机器学习算法应用分析详细阅读
Hadoop可编写和运行分布式应用以及处理大规模数据，Mahout为一些机器学习算法框架库，但Mahout基于MapReduce计算框架，不适合处理迭代算法。因此，基于Spark和Hadoop框架结合的机器学习算法，要解决Mahout在应用迭代算法处理数据时消耗资源过多和系统整体性能下降的缺陷，提高数据处理分析的速度。基于MapReduce框架编写的Mahout机器学习库，使用HDFS技术在云基础架构上能够满足对大数据的存储要求，但I／O资源消耗过大造成系统整体性能降低［155］。......
2023-11-21
-
机器学习的定义及其应用领域详细阅读
机器学习方法在大型数据库中的应用称为数据挖掘。然而，机器学习不仅仅是数据库一个方面的问题，它也是人工智能的组成部分。为了智能化，处于变化环境中的系统必须具备学习的能力。机器学习使用实例数据或过去的经验训练计算机，以优化某种性能标准。机器学习在构建数学模型时利用了统计学理论，因为其核心任务就是从样本中推理。......
2023-06-28
-
机器视觉系统在实际应用中的作用详细阅读
若引入机器视觉取代传统的人工检测方法，能极大地提高生产效率和产品的良品率。同时，机器视觉技术还能在检测超标准烟尘及污水排放等方面发挥作用。利用机器视觉，能够及时发现机房及生产车间的火灾、烟雾等异常情况。此外，许多场合使用其他方法难以完成检测任务，机器视觉系统则可出色胜任。......
2023-06-23
-
机器学习中的分类算法详细阅读
机器学习一般根据处理的数据是否存在人为标注可分为监督学习和无监督学习。因此，监督学习的根本目标是训练机器学习的泛化能力。总之，机器学习就是计算机在算法的指导下，能够自动学习大量输入数据样本的数据结构和内在规律，给机器赋予一定的智慧，从而对新样本进行智能识别，甚至实现对未来的预测。机器学习的一般流程如图6-1所示。......
2023-06-28
-
决策树：机器学习的经典方法详细阅读
决策树是最经典的机器学习方法之一，它以树形结构将决策/分类过程展现出来，简单直观、解读性强，根据适用情况的不同，有时也被称为分类树或回归树。决策树呈现倒置的树形，即最上端为树的根，最下端为树的叶。机器学习中的决策树可以分为两个主要类型：分类树和回归树。［2000，3000］），则属于分类树范畴。虽然目前已有了在运行效率等方面进一步完善的算法C5.0，但由于C5.0多用于商业用途，C4.5仍是更为常用的决策树算法。......
2023-06-28
-
工业机器视觉在不同环境下的开发与应用详细阅读
如今，机器视觉系统已经能够在各种不同环境下工作，成为很多“机器”的重要组成部分。简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做各种测量和判断。在生产线上，人工的测量和判断会产生疲劳和错误，而个体之间的差异等也会导致误差，但机器却不知疲倦，一直稳定地运行，能得到精确且具有重复性的结果。......
2023-11-18
相关推荐