人工智能与机器学习（1）

初识人工智能与机器学习：

（1）关系：

人工智能是一个产业，基础是机器学习，机器学习是人工智能产业链下的一种方法，一种算法，深度学习则是机器学习的神经网络算法的一种延伸，拓展。

（2）什么是机器学习？

给机器提出一个你想要完成的任务，并提供给他大量的学习数据，通过这些数据让他学会如何完成这个任务。使用数据推算出一个假说。

（类比一下我们的高考生涯，任务是考高分，数据是各种各样的习题集，通过练习一步步提高自己的分数）

（3）什么时候使用机器学习？

1.存在某种潜在性的pattern（规则）可以被学习；

2.但是这种规则又很难具体准确的描述出来；

3. 有许多data可以当做input去学习。

（4）机器学习的流程：

1.数据收集与预处理（买习题卷子，但是市面上那么多考卷，总是要选一选）；

2.特征选择与模型构建：

学霸的学习方法-->对题目进行归类，对每个类型的题目总结出一套解题模型；

3.评估与预测（不断参加模拟考试，去检验，修改自己的解题方案）；

（5）我的机器学习重点：

算法的原理推导+适当的项目实践。

原文地址：https://www.cnblogs.com/CszShuzi/p/9100305.html