机器学习的五大流派
机器学习的五大流派一、五大流派 二、发展历程（1）1980 年代 主导流派：符号主义 架构：服务器或大型机 主导理论：知识工程 基本决策逻辑：决策支持系统，实用性有限 （2）1990 年代到 2000 年 主导流派：贝叶斯 架构：小型服务器集群 主导理论：概率论 分类：可扩展的比较或对比，对许多任务都足够好了 （3）2010 年代早期到中期 主导流派：联结主义 架构：大型服务器农场 主导理论：神经科学和概率 识别：更加精准的图像和声音识别、翻译、情绪分析等 （4）2010 年代末期 主导流派：联结主义+符号主义 架构：许多云 主导理论：记忆神经网络、大规模集成、基于知识的推理 简单的问答：范围狭窄的、领域特定的知识共享 （5）2020 年代+ 主导流派：联结主义+符号主义+贝叶斯+…… 架构：云计算和雾计算 主导理论：感知的时候有网络，推理和工作的时候有规则 简单感知、推理和行动：有限制的自动化或人机交互 （6）2040...