1、机器学习及其挑战周志华http:/ 2003 年 12 月 27 日机器学习及其重要性机器学习角色的转变五个挑战问题汇报内容机器学习经典定义：利用经验改善系统自身的性能T.Mitchell, Book 97随着该领域的发展，主要做 智能数据分析典型任务：预测例如：天气预报机器学习 （续）数据挖掘数据库机器学习数据分析技术 数据管理技术美国航空航天局 JPL实验室的科学家在 Science（ 2001年 9月）上撰文指出： 机器学习对科学研究的整个过程正起到越来越大的支持作用， ，该领域在今后的若干年内将取得稳定而快速的发展重要性生物信息学计算金融学分子生物学行星地质学工业过程控制 机器人 遥感
2、信息处理信息安全机 器 学 习重要性 ：例子 网络安全入侵检测：是否是入侵？是何种入侵？如何检测？历史数据： 以往的正常访问模式及其表现、以往的入侵模式及其表现 对当前访问模式分类这是一个典型的预测型机器学习问题常用技术：神经网络 决策树支持向量机 k近邻序列分析 聚类 重要性 ：例子 生物信息学常用技术：神经网络 支持向量机隐马尔可夫模型k近邻 决策树序列分析 聚类 重要性 （续）计算机科学在过去十年中发展极为迅速，今后会快速稳定地发展、对科学做出更大贡献的领域E.Mjolsness & D. DesCoste, Science 01人工智能中最活跃、应用潜力最明显的领域 （之一）T.G.
3、Dietterich, AIMag 97美国、欧洲各国都投入了大量人力物力大型公司如波音、微软、通用电器等都有研究课题已有一些研究成果进入产品机器学习角色的转变如果我们想做出重要的贡献，首先需要把握住该领域发展的脉搏机器学习现在似乎已经发展到一个新阶段w机器学习起源于人工智能对人类学习能力的追求，上一阶段的研究几乎完全局限在人工智能这一领域中 （学习本身是目的）w而现在，机器学习已经开始进入了计算机科学的不同领域，甚至其他学科，成为一种支持技术、服务技术 （学习本身是手段）机器学习角色的转变 （续）现阶段对机器学习的研究可能不应再过多地强调模拟人的学习能力可能应该把机器学习真正当成一种支持技术（手段而非目的） ， 考虑不同领域甚至不同学科对机器学习的需求，找出其中具有共性的、必须解决的问题 ，并进而着手研究我们暂且把这种视角下的机器学习称为： “普适机器学习 ”（ Pervasive ML）
