本文中，小编将对予以介绍，如果你想对它的详细情况有所认识，或者想要增进对机器学习的了解程度，不妨请看以下内容哦。

一、机器学习取得新突破

据鸿海科技集团消息，鸿海研究院量子计算研究所谢明修所长和澳洲雪梨大学团队，共同提出「Escaping from the Barren Plateau via Gaussian Initializations in Deep Variational Quantum Circuits」研究报告，针对该领域长久以来所面对的贫瘠高原现象(Barren Plateaus)提出解决方案，借由适当的给定可调变参数初始值进行改善。

该研究成果已获世界顶级机器学习，以及计算神经科学领域的学术会议：「神经信息处理系统大会(NeurIPS 2022)」所接受，在全球超过一万件的投稿中脱颖而出，于 11 月底进行发表。

小编了解到，贫瘠高原是指当量子计算机的比特数目较大时，当前量子神经网络的框架很容易变得无法有效进行训练，其目标函数会变得很平，导致训练过久或训练失败。

针对该研究成果，谢明修所长表示，提出贫瘠高原现象的解决方案，让量子学习机器展现出的超越传统机器的真正优势。结合该方案，量子计算研究所在今年鸿海科技日(HHTD22)展示量子模拟在电池开发上的研究成果，大大缩减了所需的量子资源。

谈及贫瘠高原现象，谢明修所长进一步指出，一般来说，在量子机器学习的过程中，我们透过控制逻辑闸的可调变参数学习，来得到符合期望的量子电路模型，但是在学习的过程中，常因为逻辑闸过多且结构过深，使得参数更新困难。

谢明修所长表示，我们借由适当的给定可调变参数初始值，改善了贫瘠高原现象解决了长久以来一直困扰着量子机器学习领域所面临的问题，在该领域的研究得到了突破性进展。

二、机器学习应用领域

1.

数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何，例如从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。但是，我尽管可能会挖出金子，但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。

2.统计学习

统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。

3.

计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深度学习的发展，大大促进了计算机图像识别的效果，因此未来界的发展前景不可估量。

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