本文目录一览：
- 1、艺术家如何使用机器学习来进行创作
- 2、当人工智能遇上音乐：如何推动音乐产业创新发展？
- 3、机器学习都有什么用
- 4、机器学习的研究方向有哪些，刚上研一，大方向是机器学习，有懂的人可以推荐介绍一个具体的研究方向，参考
- 5、有哪些机器学习应用技术?
- 6、机器学习
艺术家如何使用机器学习来进行创作
第一个展示计算机视觉的艺术应用潜力的人是Myron Krueger；在他还在读计算机科学博士生时，他就在研究将计算机视觉应用到虚拟现实芹举和增强现实中了，而且这一工作还一直贯穿了他的整个七十和八十年代。他的开创性工作为后来的交互式装置埋下了伏笔，并也将极大地影响即将成长起来的新一代艺术家。
21世纪初的那几年，计算机视觉仍主要停留在计算机科学领域，学习者也主要是计划将其用于自动化、监控等工业领域的科学家和工程师。那时候，艺术家才刚刚开始尝试使用研究实验室流出的软件，比敬悉如OpenCV——这是计算机视觉领域首个主要的免费开源源码库。
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而今天，我们已经有很多可以使用的开源计算机视觉库了，基本上每一个创意编程框架下都至少有一个。计算机视觉已经被广泛地应用在游戏、交互式装置和其它许多设备场境中。
当然，计算机视觉和机器学习之间有明显的区别。后者的大部分应用都需要大量的数据，而这些数据并不总是那么容易获取。另外，计算机视觉的硬件要求现在已经降低到普通消费级设备的层次，而机器学习的硬件要求尽管也在下降，但对新架构来说仍旧不够友好。
另一方面，我们也有理由相信机器学习能比计算机视觉赢得更快的发展速度。首先，机器学习更为通用，其应用范围涵盖了语音和自然语言、数据科学、新闻业和金融等许多不同的领域。其通用化程度之高甚至可以将计算机视觉都归为其中一个子类；实际上现在已经有一些来自深度学习的技术（尤其是卷积神经网络）在一些视觉任务（如：对象识别）中超越了经典的计算机视觉方法。
此外，和计算机视觉相比，机器学习所获得的教育资源也丰富得多。你能找到大量的相关网络课程、知识和技术汇编、指导、教程……尽管这些知识并不是专亮首乎门针对艺术家制作的，但其足够高的通用化程度使其可以在多种不同的学科中得到应用。尽管计算机视觉也有类似的资源，但远不像机器学习那样拥有如此众多的免费资源；考虑到计算机视觉实际上进入公众领域的时间更早，这样的成就也确实不可思议。
当人工智能遇上音乐：如何推动音乐产业创新发展？
近年来,随着人工智能和大数据技术的发展, 音乐产业领域也逐渐渗透和融入了先进的计算机技术和信息化技术,人工智能作为计饥悔算机学科的重要分支,涉及诸多交叉性的综合性学科内容，给音乐注入了许多新的元素和内容,逐渐改变了人们编写、表演、制作、欣赏音乐的方式。
人工智能技术的逐渐成熟，使各类音乐公司也竞相使用该项技术，同时将软件水平提升到更高的层次。Google的Magenta通过编曲模式的机器学习调整曲调，能把简单的音符谱成基本的旋律;索尼在巴黎的计算机科学实验室(CSL)旗下的Flow Machines项目，通过机器学习，创造出风靡一时的“披头士风格”流行歌曲《Daddy’s Car》，基于巴赫作品MIDI版本的机器学习，自动生成“巴赫风格“的钢琴曲，将《欢乐颂》改编成多种曲风，包括电子、爵士、Bossa Nova、英式摇滚等。
而在音乐人工智能行业领域以人工智能技术融合音乐，将传统音乐产业行业带上人工智能这趟智能快车先行者的蜜蜂云科技同样备受关注。据小编对音乐人工智能行业所知，蜜蜂云科技是一家专业从事音乐智能核心算法研究、芯片及软件平台、音乐智能硬件开发、音乐信息服务的高新技术科技企业，在音乐人工智能垂直领域，为学校、艺术机构、消费者、厂商及相关应用产品研发企业提供专属人工智能核心算法、产品、服务及解决方案。
同时这也是一家音乐人工智能领域的先锋企业，在前期音乐AI在国际上还处于空白阶段期间，他们利用AI深度学习，从音乐听觉、视觉、创作等多维度研究音乐AI，推动音乐AI在不同音乐产业领域的应用与普及，以“创造音乐未来世界”为企业宗旨， 结合目前音乐市场消费者的具体需求，推出音乐AI智能硬件，满足客户一切音乐使用场景需求，真正做到创造音乐未来世界，使音乐有更多的可能性和塑造性。
音乐智能陪练，为兴趣而生
基于人工智能语音识别、语义识别等技术，利用音乐AI智能硬件帮助被训练者针对不同乐器标准学习要求进行个人反复练习，直至达成熟练掌握的智能化移动学习平台功能模块。
目前，蜜蜂云科技音乐智能陪练在音乐教育领域涉及较多，其中包含孩子学习钢琴、吉他、尤克里里、贝斯等乐器时，他不止于依赖老师教学，还可通过音乐AI智能硬件智能陪练模块，其中包含精准纠错、打分系统，真正做到让家长解放出来，达到轻松陪练的效果。
音乐创作，为发烧而生
基于从数万首原始音频文件中提取旋律、节奏等信息，利用精心设计的LSTM循环神经网络架构，生成音符序列，最后利用音乐领域知识库，合成各种类型的音乐。
用户只需通过对音乐AI智能硬件下达歌曲类型指令，即可快速生成各种不同风格的创作曲目，这不再是专业音乐人士的固有权力，让对音乐感兴趣的人也能通过音乐AI创作专属于自己的歌曲。音乐与人工智能技术的融合不仅冲肢丛对现有的音乐产业造成了一定影响，甚至还打破了作曲家进行音乐创作的固定模式，带动整个音乐产业的快速发展。
智能乐器制作，颠覆固有产品模式
基于人工智能芯片核心技术，利用音乐+AI的融合，对传统乐器的制作产生较大的冲击与影响，乐器供应商只需结合音乐AI技术，改变传统乐器制作模式，根据市场客户需求，将两者相结合，最终利用音乐+AI推动整个乐器行业发展模式的革新。
不同领域的应用，使音乐+AI碰撞出别样的花火
音乐和AI技术的魅力融合，不仅使传统音乐领域发生了翻天覆地的变化与革新，同时音乐AI在新兴领域也做出了巨大的努力和贡献；例如音乐治疗、妇婴教育等领域的应用，而其中最为突出的是音乐治疗这一版块，运用音乐的治疗方法拓展特殊的教育道路，主要针对的治疗对象都是一些脑瘫、孤独症、智力发展障碍等特殊的患人群体。
而音乐治疗是基于对数万潜在人群的调研，从调研报告中获取基准数据，利用智能硬件，感知并测试人的心情稳定指数，从而根据最终测试的心情数据针对散樱不同的情绪提供不同的音乐解决方案，使脑瘫、孤独症、智力发展障碍等特殊的患人群体真正了解音乐治疗的魅力，为他们解决治疗的难题。
总而言之，蜜蜂云科技将音乐与人工智能技术相融合，在音乐产业领域的应用及积极尝试和突破性进展令人惊叹。当代科学技术手段的急速发展和进步对音乐领域所产生的挑战和冲击之大,使其对音乐产业的发展带来了物质技术层面的变化,而且还从产业模式以及思想观念上对音乐领域的创新起到不可低估的促进发展作用。
随着人工智能技术浪潮对音乐行业的持续冲击，音乐科技类公司将更有机会在行业洗牌中取得成功。大胆地说，未来的音乐产业将会由技术所决定，但技术必然也会受到音乐的影响。随着技术的不断进步，我们将看到全新一代的艺术家，新乐器和新的消费者的口味。
这一转变的核心，人工智能将会留下不可磨灭的印记。虽然有一些认为技术会贬低音乐纯粹音乐主义者产生一些阻碍，但大多数人都认为技术和音乐之间的关系是良性的。
机器学习都有什么用
数据安全性
恶意软件是一个越来越严峻的问题。2014年，卡巴斯基实验室称，它每天检测到的新恶意软件文件数量达到32.5万。不过，以色列深度学习技术公司DeepInstinct公司指出，各个新恶意软件通常都有跟旧版本一样的代码——只有2%到10%的恶意软件文件出现迭代变化。他们的学习模型能够辨别那2%到10%的变异恶意软件，在预测哪些文件是恶意软件上有着很高的准确率。在其它情况下，机器学习算法能够发现云端数缓山据如何被访问方面的模式，能够报告或可预测安全问题的异常情况。
个人安全
如果你要坐飞机或者出席重要的公共活动，你几乎肯定要排长队去等候安检。不过，机器学习正被证明是一项很有价值的安检资产，能够帮助避免误报情况，以及发现机场、体育场、音乐会等的人工安检人员可能会遗漏的东西。它能够大大加速安检流程，同时也能够提高人们在重要活动中的人身安全。
金融交易
许多人都非常渴望能够预测股票市场的走势，因为这样就能够占得先机大赚特赚。相比人类，机器学习算法要更接近于预测市场走势。很多知名的交易公司都在利用专有系统来预测和高速执行高交易量的交易。这些系统很多都依赖于概率，不过即便成功概率相对较低，交易如果交易量很高，又或者高速执行，也能够给那些公司带来丰厚的收益。在处理分析海量的数据和交易执行速度上，人类显然无法跟机器相提并论。
医疗保健
相比人类，机器学习算法能够处理更多的信息，发现更多的模式。有研究利用计算机辅助诊断技术（CAD）来研究患上乳腺癌的女性早期的乳房X线扫描照。对于52%的乳腺癌案例，该计算机识别该病的时间比正式确诊要早上足足一年。此外，机器学习能够被用来理解大群体疾病的风险因素。Medecision公司开发的算法能够通过鉴别8个变量来预测糖尿病患者可避免的住院治疗。
个性化营销推广
你对你的顾客越了解，你就越能够给他们提供好的服务，你卖出的东西也就会越多。这是个性化营销的基础。也许，你曾碰到过这样的情况：你在网上商店上浏览某件产品，但没有型卖买，而过了几天后，你在浏览各个不同的网站上都会看到那款产品的数字广告。这种个性化营销其实只是冰山一角。企业能够进行全方位的个性化营销，如具体给顾客发送什么样的电子邮件，给他们提供什么直效邮递和优惠券，给他们“推荐”什么产品。这一切都是为了提高交易达成的可能性。
诈骗检测
机器学习正变得越来越擅长发现各个领域的潜在诈骗案例。例如，PayPal正利用机器学习技术来打击洗黑钱活动。该公司拥有工具来比较数百万笔交易，能够准确分辨买卖家之间的正当交易和欺诈交易。
产品服务推荐
如果你常常使用像亚马逊或者Netflix这样的服务，那你应该很熟悉机器学习的这一用途。智能机器学习算法会分析你的活动，并将其与数百万其他的扰租中用户的活动进行比较，从而判断你可能会喜欢购买什么产品，喜欢观看什么视频内容。这些推荐技术正变得越来越智能，例如，它们能够判断你可能是买特定商品作为礼物（而非买给自己），又或者识别出有不同电视观看偏好的其他家庭成员。
在线搜索
谷歌及其竞争对手正利用机器学习来不断提升旗下搜索引擎的理解能力，这可能是该技术最有名的使用案例。每一次你在谷歌上进行搜索，该程序就会观察你对搜索结果的响应方式。如果你点击最上面的那条搜索结果，且停留在该结果指向的网页上，那谷歌就可以断定你得到里你想要寻找的信息，该搜索是成功的。而如果你点击第二页的搜索结果，又或者没有点击当中的任何搜索结果而输入新的搜索词，那谷歌可以断定其搜索引擎没能给你带来你想要的搜索结果——该程序能够从那一错误中学习，以便未来带来更好的搜索结果。
自然语言处理（NLP）
自然语言处理正被用于各个领域的各类令人兴奋的应用当中。有自然语言的机器学习算法能够替代客户服务人员，能够更加快速地给客户提供他们所需的信息。它正被用于将合同中艰深晦涩的法律措辞转变成简单易懂的普通语言，也被用于帮助律师整理大量的信息，提高案件准备效率。
智能汽车
IBM最近对汽车行业的高管的调查结果显示，74%预计智能汽车将会在2025年正式上路行驶。智能汽车将不仅仅整合物联网，还会了解车主和它周围的环境。它会自动根据司机的需求调整内部设置，如温度、音响、座椅位置等等。它还会报告故障，甚至会自行修复故障，会自动行驶，会提供交通和道路状况方面的实时建议。
机器学习的研究方向有哪些，刚上研一，大方向是机器学习，有懂的人可以推荐介绍一个具体的研究方向，参考
近年来，有很多新型的机器学习技术受到人们的广泛关注，也在解决实际问题中，提供了有效的方案。这里，我们简单介绍一下深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习，让大家可以明确机器学习的方向都有哪些，这样再选择自己感兴趣或擅长的研究方向，我觉得这是非常理智的做法。
▌深度学习
不同于传统的机器学习方法，深度学习是一类端到端的学习方法。基于多层的非线性神经网络，深度学习可以从原始数据直接学习，自动抽取特征并逐层抽象，最终实现回归、分类或排序等目的。在深度学习的驱动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破，达到或甚至超过了人类水平。深度学习的成功主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算，因此这三个方向都是当前研究的热点。
在过去的几十年中，很多不同的深度神经网络结构被提出，比如，卷积神经网络，被广泛应用于计算机视觉，如图像分类、物体识别、图像分割、视频分析等等；循环神经网络，能够对变长的序列数据进行处理，被广泛应用于自然语言理解、语音处理等；编解码模型（Encoder-Decoder）是深度学习中常见的一个框架，多用于图像或序列生成，例如比较热的机器翻译、文本摘要、图像描述（image captioning）问题。
▌强化学习
2016 年 3 月，DeepMInd 设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的 AlphaGo 以 4:1 击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋手的电脑程序。此次比赛成为AI历史上里程耐镇旁碑式的事件，也让强化学习成为机器学习领域的一个热点研究方向。
强化学习是机器学习的一个子领域，研究智能体如何在动态系统或者环境中以“试错”的方式进行学习，通过与系统或环境进行交互获得的奖赏指导行为，从而最大化累积奖赏或长期回报。由于其一般性，该问题在许多其他学科中也进行了研究，例如博弈论、控制理论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法。
▌迁移学习
迁移学习的目的是把为其他任务（称其为源任务）训练好的模型迁移到新的学习任务（称其为目标任务）中，帮助新任务解决训练样本不足等技术挑战。之所以可以这样做，是因为很多学习任务之间存在相关性（比如都是图像识别任务），因此从一个任务中总结出来的知识（模型参数）可以对解决另外一个任务有所帮助。迁移学习目前是机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。
▌对抗学习
传统的深度生成模型存在一个潜在问题：由于最大化概率似然，模型更倾向于生成偏极端的数据，影响生成的效果。对抗学习利用对抗性行为（比如产生对抗样本或者对抗模型）来加强模型的稳定性，提高数据生成的效果。近些年来，利用对抗学习思想进行无监督学习的生成对抗网络（GAN）被成功应用到图像、语音、文本等领域，成为了无监督学习的重要技术之一。
▌对偶学习
对偶学习是一种新的学习范式，其基本思想是利用机器学习任务之间的昌橡对偶属性获得更有效的反馈/正则化，引导、加强学习过程，从而降低深度学习对大规模人工标注数据的依赖。对偶学习的思想已经被应用到机器学习很多问题里，包括机器翻译、图像风格转换、问题回答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像转文本和文本转图像等等。
▌分布式学习
分布式技术是机器学习技术的加速器，能够显著提高机器学习的训练效率、进一步增大其应用范围。当“分布式”遇到“机器学习”，不应只局限在对串行算法进行多机并行以及底层实现方面的技术，我们更应该基于对机器学习的完整理解，将分布式和机器学习旅芹更加紧密地结合在一起。
▌元学习
元学习（meta learning）是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。字面上来理解，元学习就是学会如何学习，重点是对学习本身的理解和适应，而不仅仅是完成某个特定的学习任务。也就是说，一个元学习器需要能够评估自己的学习方法，并根据特定的学习任务对自己的学习方法进行调整。
有哪些机器学习应用技术?
机器学习的目的是使计算机能够从数据中学习和改进，而不依赖于程序中的命令。悉档丛这种学习最终可以帮助计算机建立模型，比如那些用来预测天气的模型。在这里，让我们看看机器学习的一些常见用途:
1、机器学习应用技术——金融应用程序
随着金融科技初创企业挑战现有企业，金融业正在迅速发展。许多现有的公司严重依赖传统的、低效的方法来提供关于标准化金融产品的建议和业务。人工智能的进步，以及自动化咨询的引入，正在改变这个领域。机器学习模型蠢慎也取代了传统的预测分析来衡量市场趋势。与传统的投资模型相比，这些模型可以提供更高的准确性，预测市场波动的速度。
现在，机器学习也在帮助金融公司防止财务欺诈。这些模型特别擅长于根据历史数据发现异常情况，并且可以很容易地识别甚至预测欺诈活动。银行正在使用这些模型来提醒客户他们账户中任何不寻常的活动。除了防止欺诈，机器学习睁樱可以在风险管理中发挥更大的作用。这些模型可以提高贷款机构信用评级和风险管理的准确性。
2、机器学习应用技术——医学应用
机器学习和大数据可以利用大量潜在的医疗数据，基于机器学习模型的新应用可以帮助识别疾病并提供正确的诊断。机器学习还可以帮助人类进行基因测序、临床试验、药物发现和开发，以及预测流行病的爆发。
例如，阿里云的ET医学大脑，一位来自世界各地的算法科学家，最近将在该平台的精准医疗竞赛中运用他们的智慧来开发个性化糖尿病治疗的预测模型。
基于人工智能的系统还可以帮助医院改进操作流程和数据管理。令人关切的是，卫生保健专业人员在阅读剂量说明或诊断数据时也会出错。具有图像识别和光学字符识别的智能人工智能系统可以对数据进行双重检查，以确保减少此类错误。
3、机器学习应用技术——工业应用
机器学习算法支持跨制造生命周期的许多应用，包括产品设计、生产计划、生产优化、分配、现场服务和回收。现在，一些行业正在实施基于人工智能和物联网的解决方案，以便在其孤立分散的SCADA(监控和数据采集)解决方案上实现更大的协同效应。
此外，机器人和自动化机器的使用对制造业来说并不新鲜。基于物联网的先进系统促进了工厂设备机械的预防性维护和维修，基于人工智能的供应链操作技术优化也在不断发展。
4、机器学习应用技术——AIOps平台
我们大多数人都目睹过IT操作的流程设置，其中IT从业者常常负担过重，每天处理数以千计的事件。这些分析系统未能充分利用IT运营数据的真正潜力，这就是为什么正在转向开发具有更高运营能力的智能系统。AIOps中的高级人工智能算法将事件数据的分析和关联自动化。此外，AIOps可以通过使用实时删除、黑名单和关联事件提要的算法来减少此类事件发生的频率。
以上就是《机器学习应用技术有哪些?这才是人工智能发展的关键技术》的全部内容，机器学习的目的是使计算机能够从数据中学习和改进，而不依赖于程序中的命令。这种学习最终可以帮助计算机建立模型，如果你想知道更多的人工智能相关知识，也可以点击本站的其他文章进行学习。
机器学习
机器学习是人工智能的一个子集。
这项技术的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的段猛袭性能，不需要进行明确的编程。在机器学习中，算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和知指相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。
特点
机器学习应用具有自我演进能力，它们获得的数据越多，准确性会越高。机器学习技术握兄的应用无处不在，比如我们的家居生活、购物车、娱乐媒体以及医疗保健等。
机器学习算法能够识别模式和相关性，这意味着它们可以快速准确地分析自身的投资回报率。对于投资机器学习技术的企业来说，他们可以利用这个特性，快速评估采用机器学习技术对运营的影响。
