以下內(nèi)容中，小編將對機器學習的相關(guān)內(nèi)容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學習的了解，和小編一起來看看吧。

一、機器學習用于智能網(wǎng)絡流量管理

1. 帶內(nèi)網(wǎng)絡遙測

網(wǎng)絡遙測數(shù)據(jù)提供有關(guān)網(wǎng)絡性能的基本指標。這些信息通常很難解釋。考慮到網(wǎng)絡中通過的大小和總數(shù)據(jù)具有巨大的價值。如果使用得當，它可以大大提高性能。

帶內(nèi)網(wǎng)絡遙測等新興技術(shù)可以幫助實時收集詳細的網(wǎng)絡遙測數(shù)據(jù)。最重要的是，在此類數(shù)據(jù)集上運行機器學習可以幫助關(guān)聯(lián)延遲、路徑、交換機、路由器、事件等之間的現(xiàn)象，這在使用傳統(tǒng)方法的大量實時數(shù)據(jù)中很難指出。

機器學習模型經(jīng)過訓練，可以理解遙測數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和模式，最終能夠根據(jù)從歷史數(shù)據(jù)中學習的情況預測未來。這有助于管理未來的網(wǎng)絡中斷。

2. 資源分配和擁塞控制

每個網(wǎng)絡基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)都有一個預定義的總吞吐量。它進一步分為不同預定義帶寬的多個通道。在這種情況下，每個最終用戶的總帶寬使用量是靜態(tài)預定義的，網(wǎng)絡的某些部分總是會存在瓶頸，其中網(wǎng)絡被大量使用。

為了避免這種擁塞，可以訓練有監(jiān)督的機器學習模型來實時分析網(wǎng)絡流量，并以網(wǎng)絡遇到最少瓶頸的方式推斷每個用戶的適當帶寬限制量。

此類模型可以從網(wǎng)絡統(tǒng)計信息中學習，例如每個網(wǎng)絡節(jié)點的活動用戶總數(shù)、每個用戶的歷史網(wǎng)絡使用數(shù)據(jù)、基于時間的數(shù)據(jù)使用模式、用戶跨多個接入點的移動等。

二、機器學習應用

1、語音識別

語音識別=語音處理+機器學習。語音識別就是音頻處理技術(shù)與機器學習的結(jié)合。語音識別技術(shù)一般不會單獨使用，一般會結(jié)合自然語言處理的相關(guān)技術(shù)。目前的相關(guān)應用有蘋果的語音助手siri等。

2、自然語言處理

自然語言處理=文本處理+機器學習。自然語言處理技術(shù)主要是讓機器理解人類的語言的一門領(lǐng)域。在自然語言處理技術(shù)中，大量使用了編譯原理相關(guān)的技術(shù)，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術(shù)。作為唯一由人類自身創(chuàng)造的符號，自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。按照百度機器學習專家余凱的說法“聽與看，說白了就是阿貓和阿狗都會的，而只有語言才是人類獨有的”。如何利用機器學習技術(shù)進行自然語言的的深度理解，一直是工業(yè)和學術(shù)界關(guān)注的焦點。

可以看出機器學習在眾多領(lǐng)域的外延和應用。機器學習技術(shù)的發(fā)展促使了很多智能領(lǐng)域的進步，改善著我們的生活。

3、自動駕駛

配備機器學習算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體，以及解釋情況。

在世界的日常運作中，人類已經(jīng)取得了長足的進步，技術(shù)的融合只會越來越緊密。人工智能及其子類機器學習在整個創(chuàng)新時代引起了巨大的漣漪，以至于連自動駕駛汽車都成為了未來。一些跨國企業(yè)，如Tesla、Google，已經(jīng)啟動了Waymo One等自動駕駛項目，以促進由于機器學習而成為可能的自動駕駛出租車服務。下面展開其在這一創(chuàng)新中的作用。

自動駕駛汽車，也被稱為自動駕駛汽車或機器人汽車，是一個集成機器學習、車輛自動化硬件和軟件的整體。汽車的硬件不斷收集周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，而軟件則對收集到的數(shù)據(jù)進行分類，進一步部署到機器學習算法中。ML算法本質(zhì)上是通過從先前事件中收集到的數(shù)據(jù)來增強其決策制定，并確定最佳的數(shù)據(jù)驅(qū)動行動。簡單地說，ML算法會隨著數(shù)據(jù)的增加而提高其有效性。

在現(xiàn)實世界中，影響汽車即將取得成功的技術(shù)是傳感攝像頭、雷達和激光雷達，使其能夠清楚地評估速度、位置、尺寸和更多周圍環(huán)境。通過雷達波脈沖協(xié)助在夜間探測被遮蔽的物體，并確定物體的速度和位置。此外，這些汽車利用慣性測量單元來控制車輛的加速度和位置。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機器學習的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!