機器學習有哪些應用場景？

機器學習中有兩種最典型的問題型別：聚類和分類。 前者根據身高將一群人分為三組; 後者是告訴你一些人的身高和他們的國籍，然後給你一些人的身高，這樣你就可以判斷他們的國籍。

其核心思想是讓看似無所不能的方案實現機械技術的突破和大面積使用成本的降低，彷彿國內外在同一起跑線上。 我認為國內環境較好，但團隊能力不強，相關技術也不成熟，但不排除新技術的出現打破了機械製造業的壟斷，出發點是一樣的，這取決於團隊的能力和學習方向。 當然，總得有個英國神，我不相信天才的存在，因為是時代的科技成就造就了天才，大家都在努力，但光環只有乙個。

機器學習（ML）是一門涉及概率論、統計學、近似理論、凸分析、演算法複雜性理論等學科的多學科學科。 它專門研究計算機如何模擬或實現人類學習行為，以獲取新知識或技能，並重組現有的知識結構以不斷提高自己的效能。

它是人工智慧的核心，是使計算機智慧型化的根本途徑，其應用涵蓋了人工智慧的所有領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。

什麼是機器視覺

在所謂的“視覺”中，眼睛看到的就是“視覺”，大腦皮層的神經活動發出的訊號就是“感覺”。 機器視覺是指利用視覺感測裝置（即相機）獲取優奈的目標影象或訊號，將獲取到的訊號傳輸到專門的影象處理系統，最終獲取目標相關資訊的過程。 它由乙個通過成像將外部資訊顯示為數碼訊號的硬體設施以及乙個處理和分析這些訊號的軟體組成。

其中，硬體設施是指各種攝像和攝影裝置、光源照明裝置和影象儲存裝置; 軟體是人工智慧演算法，包括傳統的影象處理演算法、新興的機器學習深度學習演算法等。

機器視覺的工作流程類似於人眼的工作流程，通過影象採集裝置獲取相應的影象，然後提取相應的特徵資訊，將畫素的分布、亮度、顏色等影象資訊轉換為數碼訊號，然後通過類似於人神經的傳輸裝置傳輸到計算器，以特定的演算法處理資料點燃震顫，最終達到識別目標，獲取資訊等。

機器視覺與人類視覺的區別

獲取影象的過程與機器視覺和人類視覺的過程大致相同。 機器視覺的核心是基於大量基於人工智慧的邏輯判斷，通過大量相同的**獲得畫素，然後對資料進行分析，然後通過簡單的邏輯判斷來判斷得到的影象是什麼。 所以有時機器會出現一些錯誤，比如機器可能會把菠蘿識別為斑馬。

這是因為經過大量的資料處理後，他們的影象呈現的特徵結果可能非常相似。 因此，機器視覺作為人工智慧的乙個分支，和人工智慧一樣，需要通過演算法來推進。

當下，機器視覺早已深深扎根於我們的生活中，當你每天拿出手機掃瞄***支付時，你的手機就是在“觀察”這個世界; 當您刷臉以通過訪問控制或用臉打卡時，機器也在“看著”您。 事實上，機器視覺不僅可以做簡單的工作，還廣泛應用於高精度手術、自動駕駛等環節。 （劉軼蓮）。

導師：韓宇，中國傳媒大學經濟管理學院副教授。

專家：曹妙燕，燕山大學機械工程學院教授

根據應用場景的不同，機械人可分為覆蓋（）a、工業機械人和服務機械人。

b.娛樂機械人和實用機械人歐芹。

c.掃地機械人和鋼琴機械人。

d. 學習機械人和家政機械人。

正確的秘籍 Pure Answer： a