现如今，机器学习是一个十分常见的技术，而机器学习的范围也是很广的。一般来说，机器学习和模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等技术都有着极深的联系，从中我们可以看出机器学习是一个十分优秀的技术。在上一篇文章中我们为大家介绍了统计学习、数据挖掘、计算机视觉的相关知识，在这篇文章中我们会继续为大家介绍机器学习涉及到的其他应用。
首先我们为大家介绍一下机器学习的范围，机器学习的范围就是上面提到的相关技术，而在范围上说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的。当然，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。而我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图像，音频等应用。由此可见，机器学习的范围是十分广泛的。
然后我们给大家说一下模式识别，其实模式识别近似等于机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学科。一般来说，模式识别源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，这些技术它们都有了长足的发展。
接着我们说一说语音识别，语音识别就是语音处理和机器学习的组合。语音识别就是音频处理技术与机器学习的结合。语音识别技术一般不会单独使用，一般会结合自然语言处理的相关技术。目前的相关应用有苹果的语音助手siri，三星的bixby，华为的小艺，荣耀的YOYO等等。
最后我们说一说自然语言处理，自然语言处理就是文本处理和机器学习的组合。自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号，自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于机器学习的相关技术，这些技术在生活中都有广泛的应用，同时大家在进行学习机器学习的时候一定要多多联想机器学习的应用，这样就能够更好地学习机器学习的知识。
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