2023年機器學習的(de)十大概(gai)念和(he)技(ji)(ji)術(shu)是(shi)一個(ge)教(jiao)計算(suan)機從數(shu)據(ju)中(zhong)學習的(de)過程，無需明確的(de)編程。機器學習是(shi)一個(ge)不(bu)斷發展(zhan)的(de)學科(ke)(ke)，一直在創造(zao)新的(de)想法和(he)技(ji)(ji)術(shu)。為了保持(chi)領(ling)先，數(shu)據(ju)科(ke)(ke)學家應(ying)該關(guan)注其(qi)中(zhong)一些(xie)網(wang)站，以跟上最新的(de)發展(zhan)。這將有助于了解(jie)機器學習中(zhong)的(de)技(ji)(ji)術(shu)如(ru)何在實踐中(zhong)使用，并(bing)為自己的(de)業務或(huo)工作領(ling)域中(zhong)的(de)可能應(ying)用提供想法。

2023年(nian)機器學習的十大概(gai)念和技(ji)術：

1. 深度神(shen)(shen)(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)(DNN)。深度神(shen)(shen)(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)是自20世(shi)紀50年代以來就存在的(de)一種機器學習(xi)程序。DNN能夠執行圖像識別(bie)、語(yu)音識別(bie)和自然語(yu)言處理。其由無(wu)數(shu)(shu)隱藏的(de)神(shen)(shen)(shen)經(jing)元層組成，每個神(shen)(shen)(shen)經(jing)元層學習(xi)傳入數(shu)(shu)據(ju)的(de)表示，然后使用這些模型來預(yu)測傳出的(de)數(shu)(shu)據(ju)。

2. 生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)對抗網(wang)絡(luo)(GAN)。GAN是(shi)生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)模(mo)型的(de)一種形式，其中兩個競(jing)爭的(de)神經(jing)網(wang)絡(luo)相互訓練(lian)。一個網(wang)絡(luo)試(shi)圖創(chuang)(chuang)建(jian)看起(qi)來真(zhen)實的(de)樣本，而另一個網(wang)絡(luo)則(ze)確(que)定這(zhe)些(xie)樣本是(shi)來自真(zhen)實數據(ju)還是(shi)生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)的(de)數據(ju)。GAN在(zai)生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)圖片和視頻方面取得了巨大的(de)成(cheng)(cheng)(cheng)功(gong)。GAN用(yong)于生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)類似于現有數據(ju)但全新(xin)的(de)新(xin)數據(ju)。我(wo)們可以使(shi)用(yong)GAN從著名藝術(shu)家(jia)創(chuang)(chuang)作(zuo)(zuo)的(de)現有杰(jie)作(zuo)(zuo)中生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)新(xin)的(de)圖像(xiang)，也被稱為當代(dai)AI藝術(shu)。這(zhe)些(xie)藝術(shu)家(jia)正在(zai)使(shi)用(yong)生(sheng)(sheng)(sheng)成(cheng)(cheng)(cheng)模(mo)型來創(chuang)(chuang)建(jian)已經(jing)被創(chuang)(chuang)造出來的(de)杰(jie)作(zuo)(zuo)。

3. 深(shen)(shen)度學(xue)(xue)(xue)習(xi)。深(shen)(shen)度學(xue)(xue)(xue)習(xi)是一種(zhong)使用大量(liang)處理(li)級別(通常是數百個)學(xue)(xue)(xue)習(xi)數據模型的(de)(de)機(ji)器學(xue)(xue)(xue)習(xi)。這使得(de)計(ji)(ji)算(suan)機(ji)能夠完成(cheng)人(ren)類認為具有挑戰性的(de)(de)工作。深(shen)(shen)度學(xue)(xue)(xue)習(xi)已經(jing)被(bei)廣泛(fan)應用，包(bao)括計(ji)(ji)算(suan)機(ji)視覺(jue)、語(yu)音(yin)識別、自(zi)然語(yu)言處理(li)、自(zi)動化和強化學(xue)(xue)(xue)習(xi)。

4. COVID-19中的機器學習和人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)。自(zi)2020年(nian)1月(yue)以來，人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)(AI)已(yi)被用(yong)于識別中國的COVID-19病例。武(wu)漢大學的專家們創造了這個人工(gong)(gong)智(zhi)能(neng)系統。他(ta)們開發了一種(zhong)深度學習算(suan)法，能(neng)夠分析來自(zi)電話、短信、社交媒體條目和其他(ta)來源的數據。

5. 對話式AI或(huo)對話式機器人(ren)。這是一種(zhong)技術，我(wo)們與聊天機器人(ren)交談，其在檢測語音輸入或(huo)文(wen)本輸入后處理語音，然后啟用特定(ding)的工(gong)作(zuo)或(huo)回答。

6. 網(wang)絡安(an)全(quan)中的機器學習。網(wang)絡安(an)全(quan)是確保組織(zhi)或(huo)任何(he)(he)人在(zai)互聯網(wang)或(huo)任何(he)(he)網(wang)絡上免受所(suo)有安(an)全(quan)相關危(wei)險的領域。一個組織(zhi)要(yao)處理大(da)量復雜的數據，需(xu)要(yao)保護這(zhe)(zhe)些數據不受惡意(yi)危(wei)險的影響。例如，任何(he)(he)人試圖侵入計算機或(huo)訪問數據或(huo)未(wei)經(jing)授權的訪問，這(zhe)(zhe)就是網(wang)絡安(an)全(quan)的意(yi)義所(suo)在(zai)。

7. 機器學習和(he)物(wu)聯網(wang)。我(wo)們在(zai)企業中使用的(de)不同物(wu)聯網(wang)程序容(rong)易(yi)出錯，畢(bi)竟這是(shi)一臺機器。如果系(xi)統設計不正(zheng)確(que)或存在(zai)缺陷(xian)，那么其注定會在(zai)某個(ge)時刻(ke)失敗(bai)。然而，通(tong)過(guo)(guo)機器學習，維護變得更加容(rong)易(yi)，因(yin)為(wei)所有可(ke)能導(dao)致(zhi)ID過(guo)(guo)程失敗(bai)的(de)因(yin)素都(dou)可(ke)以被(bei)提前識別，并且可(ke)以為(wei)此(ci)準備(bei)新的(de)行(xing)動(dong)計劃，從而使企業通(tong)過(guo)(guo)降低維護成本(ben)來節省大量資金。

8. 增(zeng)強(qiang)(qiang)現實(shi)。人(ren)工智能的(de)(de)未(wei)來是增(zeng)強(qiang)(qiang)現實(shi)。許(xu)多現實(shi)生活(huo)中的(de)(de)應(ying)用將受益于(yu)增(zeng)強(qiang)(qiang)現實(shi)(AR)的(de)(de)承諾。

9. 自(zi)動化機(ji)器(qi)(qi)(qi)學習(xi)。傳統的機(ji)器(qi)(qi)(qi)學習(xi)模(mo)型創(chuang)建需要大(da)(da)量的專(zhuan)業(ye)知識以及時(shi)(shi)間來創(chuang)建和比較數百(bai)個(ge)模(mo)型。既耗(hao)時(shi)(shi)、耗(hao)資源，且難度更(geng)大(da)(da)。自(zi)動化機(ji)器(qi)(qi)(qi)學習(xi)有助于快速開發生產就緒的機(ji)器(qi)(qi)(qi)學習(xi)模(mo)型。

10. 時間(jian)序(xu)列預(yu)測(ce)。預(yu)測(ce)是任何類型企業(ye)的重要(yao)組成部分，無論(lun)是銷售(shou)、客戶需求、收(shou)入還是庫(ku)存(cun)。當與自動化機器學習相結合(he)時，就可以獲得建議的高質量時間(jian)序(xu)列預(yu)測(ce)