本文由观看B站黑马视频所写

人工智能概述

机器学习与人工智能、深度学习

机器学习和人工智能，深度学习的关系

• 机器学习是人工智能的一个实现途径

• 深度学习是机器学习的一个方法发展而来

达特茅斯会议-人工智能的起点

• 1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，
  约翰·麦卡锡（John McCarthy）
  马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）
  克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）
  艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）
  赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：
  用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
  会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：
  人工智能
  因此，1956年也就成为了人工智能元年。

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机器学习、深度学习能做些什么

机器学习的应用场景非常多，可以说渗透到了各个行业领域当中。医疗、航空、教育、物流、电商等等领域的各种场景。

用在挖掘、预测领域：

• 应用场景：店铺销量预测、量化投资、广告推荐、企业客户分类、SQL语句安全检测分类…

用在图像领域：

• 应用场景：街道交通标志检测、人脸识别等等
  

用在自然语言处理领域：

• 应用场景：文本分类、情感分析、自动聊天、文本检测等等

当前重要的是掌握一些机器学习算法等技巧，从某个业务领域切入解决问题。

人工智能阶段课程安排

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什么是机器学习

解释

定义：机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。

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我们人从大量的日常经验中归纳规律，当面临新的问题的时候，就可以利用以往总结的规律去分析现实状况，采取最佳策略。

从数据（大量的猫和狗的图片）中自动分析获得模型（辨别猫和狗的规律），从而使机器拥有识别猫和狗的能力。

从数据（房屋的各种信息）中自动分析获得模型（判断房屋价格的规律），从而使机器拥有预测房屋价格的能力

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数据集构成

结构：特征值+目标值

注：
对于每一行数据我们可以称之为样本。
有些数据集可以没有目标值：

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机器学习算法分类

监督学习(supervised learning)（预测）

• 定义：输入数据是由输入特征值和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归），或是输出是有限个离散值（称作分类）。

• 分类 k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络

• 回归 线性回归、岭回归

无监督学习(unsupervised learning)

• 定义：输入数据是由输入特征值所组成。
• 聚类 k-means

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机器学习开发流程

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