第二节 创新进展

机器学习已经在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域发展成熟，其应用领域逐渐向产业下游延伸扩展，在网络内容管理、高级网络安全、医疗网络和自动驾驶汽车领域应用的成效明显。从应用特点上讲，机器学习结合领域知识进行特征提取、定量优化网络结构的能力正在不断提升，其对特定信息迭代、抽象概念化的过程更加接近人脑的机理，它的智能化程度逐渐变高。在算法领域，遗传算法和强化学习成为机器学习的发展热点。遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，其全局计算能力更加优于传统机器学习算法。强化学习算法更加注重于外部环境的信息交互，能够在环境感知中不断进行学习，被越来越多地应用于自动驾驶领域。如表3-1所示，列出了机器学习领域的一些应用创新和算法创新。

表3-1 机器学习领域的应用创新和算法创新

数据来源：CCID赛迪智库，2019年9月。