1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的3個(gè)發(fā)展階段

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展分為如下3個(gè)階段。

1）20世紀(jì)80年代，連接主義較為流行，代表方法有感知機(jī)（Perceptron）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）。

2）20世紀(jì)90年代，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法開(kāi)始占據(jù)主流舞臺(tái)，代表性方法有支持向量機(jī)（Support Vector Machine）。

3）21世紀(jì)初，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被提出，連接主義卷土重來(lái)。隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算能力的不斷提升，以深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）為基礎(chǔ)的諸多人工智能應(yīng)用逐漸成熟。