机器学习(一)-导论

1 机器学习和人工智能的区别

机器学习是现阶段人工智能的核心技术,是通过统计学原理,来对数据进行分析与建模.它们之间的关系图如下所示:

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  • 机器学习是核心技术,可以通过代码来实现;
  • 人工智能是一种思维方法;

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1.1 什么是人工智能?

1.1.1 通用人工智能AGI

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通过人工智能的信息, 我们可以在很多的电影里面看到。

  • 《骇客帝国》
  • 《超严骇客》
  • 《西部世界》

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1.1.2 人工智能AI

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1.2 人工智能技术

Google对人工智能技术的定义:

  • 只要能让计算机模拟人类行为的技术,都叫人工智能技术

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2 机器学习的应用和缺点

2.1 人工智能的分类领域

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  • 模式识别

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  • 语音识别

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  • 图像识别

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  • 自然语言处理

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2.2 机器学习目前的缺点

现在的安卓手机都有语音助手, 比如: 苹果手机的Siri等, 它们在语音识别时,可以获取语音信息并分割词语, 但是不能进行逻辑的处理与判断.

  • 比如, 语音描述不要日本菜, 但是会给你推荐日本菜;
  • 比如: 四川火锅和日料

    • A. “四川火锅比日料更好,因为它很辣”
    • B. “四川火锅比日料更好,因为它不辣”

问题: “它“分别指的是谁?

3 数学和机器学习的关系

3.1 中心极限定理

在自然界与生产中,一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响,如果每个因素所产生的影响都很微小时,总的影响可以看作是服从正态分布的

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3.2 导数

在维度间描述趋势的语法, 比如: 从三维降到二维, 从二维降到一维。

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4 机器学习的应用场景

4.1 利用大数据预测H1N1在美国某小镇的爆发

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4.2 预测世界杯比赛结果和点球方向

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4.3 Alpha-Go

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