机器学习(一)-导论

antz 发布于2019-07-31 10:18 / 510人阅读

摘要：机器学习的应用场景利用大数据预测在美国某小镇的爆发预测世界杯比赛结果和点球方向

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:

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；

1.1 什么是人工智能? 1.1.1 通用人工智能AGI

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》

1.1.2 人工智能AI

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

2 机器学习的应用和缺点 2.1 人工智能的分类领域

模式识别

语音识别

图像识别

自然语言处理

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

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。

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

4.2 预测世界杯比赛结果和点球方向

4.3 Alpha-Go

私有云混合云机器学习机器学习第一商务机器第一主机机器第一互联机器

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