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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:

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

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