机器学习已经成为近年来最流行的话题之一。我们今天看到的机器学习的应用只是冰山一角。机器学习革命才刚刚开始。它正在成为所有现代电子设备不可分割的一部分。在自动化领域的应用,如汽车、安全和监视、增强现实、智能家居、零售自动化和医疗保健,还不多。机器人技术也正在崛起,主宰自动化世界。机器学习在机器人领域的未来应用仍未被普通读者发现。因此,我们正在努力编写这本关于机器学习在机器人技术上的未来应用的编辑书籍,其中几个应用已经包含在单独的章节中。这本书的内容是技术性的。它试图覆盖机器学习的所有可能的应用领域。这本书将提供未来的愿景在未探索的领域的应用机器人使用机器学习。本书中提出的观点得到了原始研究结果的支持。本章在这里提供了所有必要的理论和数学计算的深入研究。对于外行人和开发人员来说,它将是完美的,因为它将结合高级材料和介绍性材料,形成一个论点,说明机器学习在未来可以实现什么。它将详细介绍未来的应用领域及其方法。因此,本书将极大地有利于学术界、研究人员和行业项目管理者开发他们的新项目,从而造福人类。

https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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