1、machine learning

machine learning發(fā)音

英：　　美：

machine learning中文意思翻譯

常用釋義：機器學(xué)習：計算機通過(guò)不斷將新數據納入現有的統計模型

[計]機器學(xué)習（能力）；機器改進(jìn)（能力）

machine learning雙語(yǔ)使用場(chǎng)景

1、Machine learning started making its way into industry in the early 90s.───機器學(xué)習在90年代早期開(kāi)始進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域。

2、My company, Kaggle, operates on the cutting edge of machine learning.───我的公司 Kaggle 在機器學(xué)習領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。

3、At least one area of experience or knowledge in search, natural language processing, data mining, machine learning, distributed computing.───有搜索、自然語(yǔ)言處理、數據挖掘、機器學(xué)習、分布式計算等其中至少一個(gè)領(lǐng)域的經(jīng)驗或者知識；

4、These abilities derive from something called machine learning, which is at the heart of many modern AI applications.───以上這些能力都源自一種叫機器學(xué)習的東西，它在許多現代人工智能應用中都處于核心地位。

5、In machine learning, the data is often represented as a vector, sometimes called a feature vector.───在機器學(xué)習中，數據通常被表示為矢量，有時(shí)也稱(chēng)作特征矢量。

6、Then we have research center in Grenoble, France where the focus is all on linguistics, machine learning.───我們在法國格勒諾布爾也有研究中心，研究重點(diǎn)是語(yǔ)言學(xué)和機器學(xué)習。

7、Machine learning is now capable of far, far more complex tasks.───機器學(xué)習現在能夠完成極其復雜的任務(wù)。

8、Especially, the application of machine learning in Protein Structure Prediction is one of the hottest research areas in Bioinformatics.───特別的，蛋白質(zhì)結構預測中的機器學(xué)習方法是其中研究的一個(gè)重要領(lǐng)域。

9、The algorithm of decision trees is well known due to simpleness and easy to realize in machine learning.───在各種機器學(xué)習算法中，決策樹(shù)以其簡(jiǎn)單容易實(shí)現等特點(diǎn)被認可。

machine learning相似詞語(yǔ)短語(yǔ)

1、e learning───n.網(wǎng)絡(luò )（化）學(xué)習；數字（化）學(xué)習；電子（化）學(xué)習

2、learning───n.學(xué)習；學(xué)問(wèn)；v.學(xué)習（learn的現在分詞）

3、learning tower───學(xué)習塔

4、lifelong learning───終身學(xué)習；終生學(xué)習

5、supervised machine learning───有監督的機器學(xué)習

6、learning machine───學(xué)習機；學(xué)習記錄機；n.學(xué)習記錄機

7、adversarial machine learning───對抗性機器學(xué)習

8、machine───vt.用機器制造；n.機械，機器；機構；機械般工作的人；n.（Machine）（意）馬基內（人名）

9、deploying a machine learning model───部署機器學(xué)習模型

2、什么是學(xué)習和機器學(xué)習？

機器學(xué)習(Machine Learning)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計算機怎樣模擬或實(shí)現人類(lèi)的學(xué)習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

學(xué)習，是指通過(guò)閱讀、聽(tīng)講、思考、研究、實(shí)踐等途徑獲得知識和技能的過(guò)程。學(xué)習分為狹義與廣義兩種：狹義：通過(guò)閱讀、聽(tīng)講、研究、觀(guān)察、理解、探索、實(shí)驗、實(shí)踐等手段獲得知識或技能的過(guò)程，是一種使個(gè)體可以得到持續變化（知識和技能，方法與過(guò)程，情感與價(jià)值的改善和升華）的行為方式。例如:通過(guò)學(xué)校教育獲得知識的過(guò)程。廣義：是人在生活過(guò)程中，通過(guò)獲得經(jīng)驗而產(chǎn)生的行為或行為潛能的相對持久的方式。次廣義學(xué)習指人類(lèi)的學(xué)習。