人工智能简介

本博客为尚学堂人工智能课程笔记,经供参考,如有兴趣深入学习,请移步官网

一 人工智能知识架构

二,人工智能常见任务

2.1回归

用于有监督的机器学习,一般预测值是连续的,从-inf到+inf,本质就是对已有的历史数据的拟合,然后预测未来值,应用有股票价格,房价等

2.2分类

用于有监督的机器学习,一般预测的是离散型的结果,如通过对历史数据进行划分,进而对新的数据划分类别,本质是找到分解,根据分解对数据划分,常用于图像识别,风控等

2.3聚类

用于无监督的机器学习,一般用来将一批数据归堆,归堆的结果便是预测结果,常见应用有,用户分组,异常检测,背景分离等

2.4降维

降维是用于处理数据的手段,目的是去掉冗余的信息或噪声,减少数据的处理维度,使数据更加具有效,加快计算速度