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说起人工智能,很多人张口就能聊个五毛一块的。从历史到未来,从图灵到马斯克,从卷积神经网络再到朴素贝叶斯……但是如果问起模式识别、机器学习有什么区别,就有不少人懵圈了:这难道不是一样东西吗?居然还有区别?

 

 

别怕,你不是一个人。模式识别、机器学习在人工智能领域本就是傻傻分不清楚的孪生兄弟。它们之间究竟有什么渊源,又有何种联系?今天读芯君就带你来理一理这剪不断理还乱的关系。

 

 

从发展史上来讲,这对孪生兄弟都是人工智能历史中辉煌一时的流派。其中模式识别可以归入人工智能领域的元老级别,可惜似乎已经有些过气的征兆,正在慢慢没落消亡。而机器学习则是人工智能领域最基础也是人气最高的天王级选手。

 

AI元老——模式识别

要想知道什么叫做模式识别,那就要先了解什么叫做模式。尽管我们经常把这个词语挂在嘴边,但是要想完全解释清楚,还真得耗费一番功夫。

首先,通常意义上,模式指用来说明事物结构的主观理性形式。它是从生产经验和生活经验中经过抽象和升华提炼出来的核心知识体系。但是需要注意的是,模式并不是事物本身,而是一种存在形式。

那什么是模式识别?它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的目的。

 

 

模式识别从十九世纪五十年代兴起,在二十世纪七八十年代风靡一时,是信息科学和人工智能的重要组成部分,主要被应用于图像分析与处理、语音识别、声音分类、通信、计算机辅助诊断、数据