對在線上

對在線上是一類可以自動對對聯的電腦程式的統稱。

基本介紹

• 中文名：對在線上
• 領域：機器學習

簡介

對聯是一種漢語中的文學現象，由於統計機器學習的發展，使得電腦學習以前的對聯，來對新對聯成為可能。

其中最著名的對在線上是微軟亞洲研究院在網際網路上發布的。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支。人工智慧的研究歷史有著一條從以“推理”為重點，到以“知識”為重點，再到以“學習”為重點的自然、清晰的脈絡。顯然，機器學習是實現人工智慧的一個途徑，即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。機器學習在近30多年已發展為一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、計算複雜性理論等多門學科。機器學習理論主要是設計和分析一些讓計算機可以自動“學習”的算法。機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的算法。因為學習算法中涉及了大量的統計學理論，機器學習與推斷統計學聯繫尤為密切，也被稱為統計學習理論。算法設計方面，機器學習理論關注可以實現的，行之有效的學習算法。很多推論問題屬於無程式可循難度，所以部分的機器學習研究是開發容易處理的近似算法。

機器學習已廣泛套用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人等領域。

機器學習可以分成下面幾種類別：

• 監督學習從給定的訓練數據集中學習出一個函式，當新的數據到來時，可以根據這個函式預測結果。監督學習的訓練集要求是包括輸入和輸出，也可以說是特徵和目標。訓練集中的目標是由人標註的。常見的監督學習算法包括回歸分析和統計分類。

監督學習和非監督學習的差別就是訓練集目標是否人標註。他們都有訓練集 且都有輸入和輸出

• 無監督學習與監督學習相比，訓練集沒有人為標註的結果。常見的無監督學習算法有生成對抗網路（GAN）、聚類。
• 半監督學習介於監督學習與無監督學習之間。
• 增強學習通過觀察來學習做成如何的動作。每個動作都會對環境有所影響，學習對象根據觀察到的周圍環境的反饋來做出判斷。

微軟亞洲研究院

微軟亞洲研究院（Microsoft Research Asia）是微軟公司在亞太地區設立的研究機構，成立於1998年，位於北京市海淀區中關村丹稜街5號微軟大廈2號樓。它是微軟研究院之一，也是微軟在美國本土之外規模最大的研究院，同時也是微軟在亞洲的第一個研究院。2004年被麻省理工學院《技術評論》稱為“世界上最火的計算機實驗室”。

經過多年的發展，微軟亞洲研究院擁有超過200名全職研究員、工程師與超過300名訪問學者與實習生。