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機器學習(一)-導論

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摘要:機器學習的應用場景利用大數據預測在美國某小鎮的爆發預測世界杯比賽結果和點球方向

1 機器學習和人工智能的區別

機器學習是現階段人工智能的核心技術,是通過統計學原理,來對數據進行分析與建模.它們之間的關系圖如下所示:

機器學習是核心技術,可以通過代碼來實現;

人工智能是一種思維方法;

1.1 什么是人工智能? 1.1.1 通用人工智能AGI


通過人工智能的信息, 我們可以在很多的電影里面看到。

《駭客帝國》

《超嚴駭客》

《西部世界》

1.1.2 人工智能AI

1.2 人工智能技術

Google對人工智能技術的定義:

只要能讓計算機模擬人類行為的技術,都叫人工智能技術

2 機器學習的應用和缺點 2.1 人工智能的分類領域

模式識別

語音識別

圖像識別

自然語言處理

2.2 機器學習目前的缺點

現在的安卓手機都有語音助手, 比如: 蘋果手機的Siri等, 它們在語音識別時,可以獲取語音信息并分割詞語, 但是不能進行邏輯的處理與判斷.

比如, 語音描述不要日本菜, 但是會給你推薦日本菜;

比如: 四川火鍋和日料

A. “四川火鍋比日料更好,因為它很辣”

B. “四川火鍋比日料更好,因為它不辣”

問題: “它“分別指的是誰?

3 數學和機器學習的關系 3.1 中心極限定理

在自然界與生產中,一些現象受到許多相互獨立的隨機因素的影響,如果每個因素所產生的影響都很微小時,總的影響可以看作是服從正態分布的

3.2 導數

在維度間描述趨勢的語法, 比如: 從三維降到二維, 從二維降到一維。

4 機器學習的應用場景 4.1 利用大數據預測H1N1在美國某小鎮的爆發

4.2 預測世界杯比賽結果和點球方向

4.3 Alpha-Go

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