- 被代替
- 已被新标准代替
- 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-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：被代替
- 发布日期：1997-12-25
文档简介
人工智能-机器学习标准，是对机器学习技术及其相关概念的术语、概念、特性的标准化定义。下面是标准的详细解释：
**概述**：
机器学习是一种人工智能（AI）的方法学，它基于算法通过数据自动发现模型，用于预测或分类任务。其目标是通过使用计算机从数据中学习规律，以优化预测或决策的准确性。
**术语解释**：
***学习模型**：通过训练数据自动发现的一种模型，用于预测或分类任务。
***监督学习**：一种机器学习方法，它使用有标签的数据进行训练，通过学习输入和输出之间的关系来提高预测的准确性。
***无监督学习**：一种机器学习方法，它使用无标签的数据进行训练，通过发现数据中的结构和模式来提高预测的准确性。
***强化学习**：一种机器学习方法，它通过环境反馈来调整策略，以最大化长期奖励为目标。
***深度学习**：一种机器学习方法，它使用神经网络进行建模和训练，可以处理复杂的非线性问题。
***迁移学习**：一种机器学习方法，它利用在训练过程中已经学会的知识和技能来解决新的问题。
**概念解释**：
***模型泛化**：机器学习中一个重要的概念，是指模型能够将所学到的知识应用到未见过的、不完全一样的数据上。
***特征工程**：是指从原始数据中提取有用的特征，以提高模型的性能和泛化能力。
***过拟合和欠拟合**：是机器学习中常见的两种问题，过拟合是指模型过于复杂，能够很好地拟合训练数据，但在测试数据上表现不佳；欠拟合是指模型过于简单，无法很好地拟合训练数据。
**特性描述**：
机器学习具有以下特性：自适应性、可扩展性、泛化能力、可解释性和多样性。这些特性使得机器学习在许多领域都有广泛的应用，如医疗、金融、安全、自动驾驶等。
这就是ISO/IEC2382-31:1997EN-FRInformationtechnology--Vocabulary--Part31:Artificialintelli
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