本文中，小編將對機器學習予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對機器學習的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、機器學習取得新突破

據(jù)鴻?？萍技瘓F消息，鴻海研究院量子計算研究所謝明修所長和澳洲雪梨大學團隊，共同提出「Escaping from the Barren Plateau via Gaussian Initializations in Deep Variational Quantum Circuits」研究報告，針對該領域長久以來所面對的貧瘠高原現(xiàn)象(Barren Plateaus)提出解決方案，借由適當?shù)慕o定可調(diào)變參數(shù)初始值進行改善。

該研究成果已獲世界頂級機器學習，以及計算神經(jīng)科學領域的學術會議：「神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(NeurIPS 2022)」所接受，在全球超過一萬件的投稿中脫穎而出，于 11 月底進行發(fā)表。

小編了解到，貧瘠高原是指當量子計算機的比特數(shù)目較大時，當前量子神經(jīng)網(wǎng)絡的框架很容易變得無法有效進行訓練，其目標函數(shù)會變得很平，導致訓練過久或訓練失敗。

針對該研究成果，謝明修所長表示，提出貧瘠高原現(xiàn)象的解決方案，讓量子學習機器展現(xiàn)出的超越傳統(tǒng)機器的真正優(yōu)勢。結(jié)合該方案，量子計算研究所在今年鴻?？萍既?HHTD22)展示量子模擬在電池開發(fā)上的研究成果，大大縮減了所需的量子資源。

談及貧瘠高原現(xiàn)象，謝明修所長進一步指出，一般來說，在量子機器學習的過程中，我們透過控制邏輯閘的可調(diào)變參數(shù)學習，來得到符合期望的量子電路模型，但是在學習的過程中，常因為邏輯閘過多且結(jié)構(gòu)過深，使得參數(shù)更新困難。

謝明修所長表示，我們借由適當?shù)慕o定可調(diào)變參數(shù)初始值，改善了貧瘠高原現(xiàn)象解決了長久以來一直困擾著量子機器學習領域所面臨的問題，在該領域的研究得到了突破性進展。

二、機器學習應用領域

1.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘=機器學習+數(shù)據(jù)庫。這幾年數(shù)據(jù)挖掘的概念實在是太耳熟能詳。幾乎等同于炒作。但凡說數(shù)據(jù)挖掘都會吹噓數(shù)據(jù)挖掘如何如何，例如從數(shù)據(jù)中挖出金子，以及將廢棄的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值等等。但是，我盡管可能會挖出金子，但我也可能挖的是“石頭”啊。這個說法的意思是，數(shù)據(jù)挖掘僅僅是一種思考方式，告訴我們應該嘗試從數(shù)據(jù)中挖掘出知識，但不是每個數(shù)據(jù)都能挖掘出金子的，所以不要神話它。一個系統(tǒng)絕對不會因為上了一個數(shù)據(jù)挖掘模塊就變得無所不能(這是IBM最喜歡吹噓的)，恰恰相反，一個擁有數(shù)據(jù)挖掘思維的人員才是關鍵，而且他還必須對數(shù)據(jù)有深刻的認識，這樣才可能從數(shù)據(jù)中導出模式指引業(yè)務的改善。大部分數(shù)據(jù)挖掘中的算法是機器學習的算法在數(shù)據(jù)庫中的優(yōu)化。

2.統(tǒng)計學習

統(tǒng)計學習近似等于機器學習。統(tǒng)計學習是個與機器學習高度重疊的學科。因為機器學習中的大多數(shù)方法來自統(tǒng)計學，甚至可以認為，統(tǒng)計學的發(fā)展促進機器學習的繁榮昌盛。例如著名的支持向量機算法，就是源自統(tǒng)計學科。但是在某種程度上兩者是有分別的，這個分別在于：統(tǒng)計學習者重點關注的是統(tǒng)計模型的發(fā)展與優(yōu)化，偏數(shù)學，而機器學習者更關注的是能夠解決問題，偏實踐，因此機器學習研究者會重點研究學習算法在計算機上執(zhí)行的效率與準確性的提升。

3.計算機視覺

計算機視覺=圖像處理+機器學習。圖像處理技術用于將圖像處理為適合進入機器學習模型中的輸入，機器學習則負責從圖像中識別出相關的模式。計算機視覺相關的應用非常的多，例如百度識圖、手寫字符識別、車牌識別等等應用。這個領域是應用前景非常火熱的，同時也是研究的熱門方向。隨著機器學習的新領域深度學習的發(fā)展，大大促進了計算機圖像識別的效果，因此未來計算機視覺界的發(fā)展前景不可估量。

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