文献学习(part49)--机器学习面临的挑战

2024-05-23 11:24:12

学习笔记，仅供参考，有错必纠

关键词：机器学习；深度学习；概率图模型；大数据；优化问题

机器学习面临的挑战

该文讨论了机器学习目前面临的几个挑战 , 包括 :

高维特征空间和数据量问题 ;
大数据量的计算困难;
寻求最优解的困难和可解释性差等问题.

然后针对当前很多人关心的几个重要问题 , 例如大数据问题 , 深度学习 , 概率图模型等做了分析 , 以引起深入思考 .

引言

过去的二十多年的时间里 , 机器学习的研究得到了快速发展 , 取得了一系列令人瞩目的研究成果，同时也面临很多的挑战 . 我们需要对机器学习的现状和面临的挑战进行探讨和梳理 , 以引起更深入的思考。

机器学习面临的挑战

虽然机器学习取得了令人瞩目的成果 , 但是仍然面临很多困难和问题。下面列举其中的一些问题。

高维特征空间与样本数的不足

在很多实际应用问题中 , 得到的特征维数是比较高的 , 有的甚至是非常高的。例如 , 在图像识别中如果提取 SIFT 特征 , 特征维数是128维 , 如果提取其他特征 , 维数也往往是几十维 , 或者几百维 . 还有 , 在文本分类问题中 , 如果把每一个单词当作一个特征 , 特征的维数可能是几千维 , 或者上万维 , 这依赖于所使用的字典大小。

下面以概率密度函数的估计为例讨论特征维数和所需要的样本之间的关系。对于一维的概率密度函数估计来说 , 通常在具

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