AI Concept

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AI、ML、DL 区别

• 人工智能：模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学；让机器像人一样思考。应用：国际跳棋程序
• 机器学习：人工智能的分支，研究机器模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识技能，并改善自身性能。应用：垃圾邮件过滤
• 深度学习：一种机器学习方法，模拟人脑机制解释数据，通过组合低层特征形成更加抽象的高程属性类别或特征。应用：谷歌视频寻猫

 

机器学习解决的问题

分类问题：根据数据样本抽取出的特征，判定其属于有限个类别中的哪个

• 垃圾邮件识别
• 图像识别

回归问题：根据数据样本抽取出的特征，预测一个连续值的结果

• 北京3个月后的房价
• 某部电影的票房

聚类问题：根据数据样本抽取出的特征，让样本抱团（相近/相关的样本在一团内）

• google的新闻分类
• 用户群体划分

 

机器学习算法分类

• 监督学习
• 无监督学习
• 半监督学习
• 强化学习

Note:

监督学习主要解决 分类问题 和 回归问题 

无监督学习主要解决 聚类问题 和 关联规则 

 

机器学习数学基础

• 微积分 —— 求导
• 线性代数 —— 矩阵的各种运算
• 概率论与数理统计 —— 朴素贝叶斯、隐马尔可夫

 

机器学习应用

 

机器学习与Python

 

深度学习应用