【笔记】动手学深度学习-前言

1、学习深度学习，首先第一点要亲自动手。
2、相关anacoda的环境的安装方法，用来隔绝相关的依赖关系，防止安装包冲突。
3、机器学习程序不同于一般程序，能够随着数据的增加，通过调节内部的参数，展现出一定的智能的想象。
4、机器学习中的核心组件：数据、模型、目标函数、算法。
5、常用的优化算法是梯度优化算法。
6、机器学习氛围有监督学习和无监督学习。有监督学习分为：回归、分类、标记问题、搜索、推荐系统和序列学习等。无监督学习分为：聚类、主成分分析、因果关系、生成对抗性网络。
7、深度学习相关应用案例：智能助理语音助手、物体识别、游戏处理、自动驾驶等。
8、人工智能包括机器学习，机器学习包括深度学习。