数据分析师干货|新公布的7个机器学习的种类，这些细节你究竟知道多少

近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习。

1、机器学习的种类——深度学习

不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算，因此这三个方向都是当前研究的热点。

在过去的几十年中，很多不同的深度神经网络结构被提出，比如，卷积神经网络，被广泛应用于计算机视觉，如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等;循环神经网络，能够对变长的序列数据进行处理，被广泛应用于自然语言理解、语音处理等;编解码模型(Encoder-Decoder)是深度学习中常见的一个框架，多用于图像或序列生成，例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述(image captioning)问题。

2、机器学习的种类——强化学习

2016年3月，DeepMind设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的AlphaGo以4:1击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑程序。此次比赛成为AI历史上里程碑式的事件，也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。

强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。由于其一般性，该问题在许多其他学科中也进行了研究，例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。

3、机器学习的种类——迁移学习

迁移学习的目的是把为其他任务(称其为源任务)训练好的模型迁移到新的学习任务(称其为目标任务)中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性(比如都是图像识别任务)，因此从一个任务中总结出来的知识(模型参数)可以对解决另外一个任务有所帮助。迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。

4、机器学习的种类——对抗学习

传统的深度生成模型存在一个潜在问题：由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。对抗学习利用对抗性行为(比如产生对抗样本或者对抗模型)来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。近些年来，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络(GAN)被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。

5、机器学习的种类——对偶学习

对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。

6、机器学习的种类——分布式学习

分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显著提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。当“分布式”遇到“机器学习”，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习更加紧密地结合在一起。

7、机器学习的种类——元学习

元学习(meta learning)是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。

以上就是有关于机器学习的种类的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。