以下內容中，小編將對機器學習的相關內容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對機器學習的了解，和小編一起來看看吧。

一、機器學習用于智能網絡流量管理

1. 帶內網絡遙測

網絡遙測數據提供有關網絡性能的基本指標。這些信息通常很難解釋。考慮到網絡中通過的大小和總數據具有巨大的價值。如果使用得當，它可以大大提高性能。

帶內網絡遙測等新興技術可以幫助實時收集詳細的網絡遙測數據。最重要的是，在此類數據集上運行機器學習可以幫助關聯(lián)延遲、路徑、交換機、路由器、事件等之間的現象，這在使用傳統(tǒng)方法的大量實時數據中很難指出。

機器學習模型經過訓練，可以理解遙測數據中的相關性和模式，最終能夠根據從歷史數據中學習的情況預測未來。這有助于管理未來的網絡中斷。

2. 資源分配和擁塞控制

每個網絡基礎結構都有一個預定義的總吞吐量。它進一步分為不同預定義帶寬的多個通道。在這種情況下，每個最終用戶的總帶寬使用量是靜態(tài)預定義的，網絡的某些部分總是會存在瓶頸，其中網絡被大量使用。

為了避免這種擁塞，可以訓練有監(jiān)督的機器學習模型來實時分析網絡流量，并以網絡遇到最少瓶頸的方式推斷每個用戶的適當帶寬限制量。

此類模型可以從網絡統(tǒng)計信息中學習，例如每個網絡節(jié)點的活動用戶總數、每個用戶的歷史網絡使用數據、基于時間的數據使用模式、用戶跨多個接入點的移動等。

二、機器學習應用

1、語音識別

語音識別=語音處理+機器學習。語音識別就是音頻處理技術與機器學習的結合。語音識別技術一般不會單獨使用，一般會結合自然語言處理的相關技術。目前的相關應用有蘋果的語音助手siri等。

2、自然語言處理

自然語言處理=文本處理+機器學習。自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中，大量使用了編譯原理相關的技術，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術。作為唯一由人類自身創(chuàng)造的符號，自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。按照百度機器學習專家余凱的說法“聽與看，說白了就是阿貓和阿狗都會的，而只有語言才是人類獨有的”。如何利用機器學習技術進行自然語言的的深度理解，一直是工業(yè)和學術界關注的焦點。

可以看出機器學習在眾多領域的外延和應用。機器學習技術的發(fā)展促使了很多智能領域的進步，改善著我們的生活。

3、自動駕駛

配備機器學習算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體，以及解釋情況。

在世界的日常運作中，人類已經取得了長足的進步，技術的融合只會越來越緊密。人工智能及其子類機器學習在整個創(chuàng)新時代引起了巨大的漣漪，以至于連自動駕駛汽車都成為了未來。一些跨國企業(yè)，如Tesla、Google，已經啟動了Waymo One等自動駕駛項目，以促進由于機器學習而成為可能的自動駕駛出租車服務。下面展開其在這一創(chuàng)新中的作用。

自動駕駛汽車，也被稱為自動駕駛汽車或機器人汽車，是一個集成機器學習、車輛自動化硬件和軟件的整體。汽車的硬件不斷收集周圍環(huán)境的數據，而軟件則對收集到的數據進行分類，進一步部署到機器學習算法中。ML算法本質上是通過從先前事件中收集到的數據來增強其決策制定，并確定最佳的數據驅動行動。簡單地說，ML算法會隨著數據的增加而提高其有效性。

在現實世界中，影響汽車即將取得成功的技術是傳感攝像頭、雷達和激光雷達，使其能夠清楚地評估速度、位置、尺寸和更多周圍環(huán)境。通過雷達波脈沖協(xié)助在夜間探測被遮蔽的物體，并確定物體的速度和位置。此外，這些汽車利用慣性測量單元來控制車輛的加速度和位置。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關機器學習的內容，如果你對本文內容感到滿意，不妨持續(xù)關注我們網站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!