电脑自学是什么？为什么它如此重要？电脑自学有什么样专业领域？那些难题可能将是许多人对这个热点话题的疑惑含意。你可能将所用人脸辨识弹出手机，这是电脑自学的两个应用领域。电脑自学还能用以辨识音频、图像、文字等信息，能用以推荐商品、影片、音乐创作等文本，能用以预估股票、天气、疾病等情况，能用以打游戏、打牌、作诗等影视娱乐，等等。
电脑自学的表述
电脑自学是人工智慧（AI）的两个组成部分，著眼于采用统计数据和演算法来仿效人类文明学习的方式，逐渐提高其准确度。人工智慧是两个笼统的术语，指的是仿效人类文明智能化的控制系统或电脑。电脑自学和人工智慧这两个术语经常被相媲美，有时甚至交换采用，但它们的涵义略有不同。其中两个重大区别是，大部份的电脑自学都是AI，但不是大部份的AI都是电脑自学。
电脑自学的目标是让计算机控制系统能从统计数据中自动发现规律和模式，并根据那些知识展开预估或重大决策。与传统的程式设计方法不同，电脑自学不需要数人地预设繁杂的规则和方法论，而是让计算机控制系统自己去自学和强化。这样，电脑自学能处置更繁杂、更明快、更高层次的难题，化解人类文明难以化解或无法化解的考验。
电脑自学的专业领域
电脑自学已经广泛应用领域于各个行业和领域，为我们的生活和工作带来了很多便捷和价值。以下是一些常见的电脑自学应用领域事例：
音频辨识：让计算机控制系统能辨识和认知人类文明音频，并将其转换为文档或命令。比如，Siri、Alexa、Google Assistant等智能化音频副手是利用了音频辨识控制技术。
图像辨识：让计算机控制系统能辨识和预估图像中的文本，并将其进行分类或标示。比如，人脸辨识、指纹辨识、号牌辨识等安全校正控制技术，以及SNS媒体中的相片条码、医疗保健图像预估等应用领域情景。
语义处置：让计算机控制系统能认知和聚合语义（如英语、英语等），并展开相关的任务。比如，用例、文档全文、感情预估、概要控制系统、闲聊电脑等。
推荐控制系统：根据用户的历史行为、偏好和需求，为用户提供个性化的产品或文本推荐。比如，电商网站、视频网站、音乐创作网站等都采用了推荐控制系统来增加用户满意度和留存率。
异常检测：根据统计数据中的正常模式，发现统计数据中的异常或异常行为，并展开预警或处置。比如，信用卡欺诈检测、网络入侵检测、故障诊断等。
电脑自学有很多相关的术语
比如统计数据、模型、演算法、训练、测试、评估等。统计数据是电脑自学的基础，没有统计数据就没有电脑自学。模型是电脑自学的核心，它是一种数学表示，能描述统计数据之间的关系和规律。演算法是电脑自学的方法，它是一种步骤，能指导计算机控制系统如何构建和强化模型。训练是电脑自学的过程，它是用演算法在一部分统计数据上调整模型的参数，使模型能更好地拟合统计数据。测试是电脑自学的校正，它是用模型在另一部分统计数据上展开预估或进行分类，检查模型的效果和准确度。评估是电脑自学的结果，它是用一些指标或标准来衡量模型的好坏和优劣。
电脑自学有很多拓展和延申
比如深度自学、强化自学、语义处置、计算机控制系统视觉等。深度自学是一种特殊的电脑自学，它采用了多层的神经网络来构建繁杂的模型，能处置高层次和非线性的统计数据。强化自学是一种动态的电脑自学，它让计算机控制系统通过不断地尝试和反馈来自我自学和改进，能适应不确定和变化的环境。语义处置是一种跨学科的电脑学习，它让计算机控制系统能认知和聚合人类文明的语言，能实现对话、翻译、全文等功能。计算机控制系统视觉是一种视觉的电脑自学，它让计算机控制系统能辨识和预估图像和视频中的文本，能实现人脸辨识、物体检测、风格转换等功能。
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