- 废止
- 已被废除、停止使用，并不再更新
- 1997-12-25 颁布
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基本信息：
- 标准号：ISO/IEC 2382-31:1997 EN/FR
- 标准名称：信息技术 词汇表 第31部分：人工智能 机器学习
- 英文名称：Information technology — Vocabulary — Part 31: Artificial intelligence — Machine learning
- 标准状态：废止
- 发布日期：1997-12-25
文档简介
1.**机器学习定义**：机器学习是一种人工智能（AI）的方法，它通过使用算法和模型来从数据中自动学习规则和模式，进而实现自动化的决策和预测。
*解释：机器学习是一种通过让计算机从大量数据中自我学习和改进的技术，无需人工干预设定。这种方法可以应用于各种领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
*例子：一个经典的机器学习算法是决策树学习，它通过训练数据自动生成分类规则。
2.**监督学习、无监督学习和强化学习**：机器学习有多种类型，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。每种类型有其特定的应用场景和优缺点。
*解释：监督学习通常需要标记的数据，也就是已知标签的训练数据，以训练模型。而无监督学习则无需标签的数据来发现数据的内在结构和模式。强化学习则是让模型通过与环境的交互来学习策略。
*例子：在图像识别中，可以使用监督学习算法，通过标注的图像数据训练出能够识别图像中物体的模型。
3.**模型评估和性能度量**：如何评估机器学习模型的表现是机器学习的一个重要方面。常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。
*解释：准确率是正确分类的样本数占总样本数的比例；精确率是真正例（TP）、假正例（FP）和真反例（TN）之间的比例；召回率是真正例的比例；F1分数是精确率和召回率的调和平均值。
*例子：在推荐系统中，可以使用精确率和召回率来评估推荐算法的表现。
4.**数据集**：机器学习通常需要大量的数据集来训练模型。数据集的准备、预处理和标注是机器学习的关键步骤之一。
*解释：数据集是包含多个样本和对应标签的数据集合，用于训练和测试机器学习模型。数据集的准备包括清洗、格式化和标注等步骤，以便于机器学习算法的使用。
*例子：在语音识别中，可能需要大量的音频数据集来训练语音识别模型。
5.**算法和工具**：机器学习中常用的算法和工具包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树、随机森林等。此外，还有许多开源的机器学习库和工具包可供使用，如TensorFlow、Scikit-learn等。
*解释：支持向量机是一种可以用于分类和回归的机器学习算法；神经网络是一种模拟人脑工作方式的深度学习算法；随机森林是一种基于决策树的集成学习方法等。
*例子：在Scikit-learn库中，有许多预训练的神经网络模型可供使用，以快速构建复杂的机器学习模型。
ISO/IEC2382-31:1997EN/FRInformationtechnology—Vocabulary—Part31:Artificialintelligence—Machinelearning标准提供了
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