人工智能---机器学习

一，人工智能三大概念

人工智能的三大概念包括：人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）1。让我为您详细介绍一下这三个概念：

1. 人工智能（AI）：

   • 人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
   • AI的三个核心要素是：数据、算法和算力。这三要素缺一不可，都是AI取得成就的必备条件。
   • 人工智能的英文缩写为AI，它可以通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。

2. 机器学习（ML）：

   • 机器学习是人工智能的核心分支，它使计算机能够从数据中学习和提取知识，而无需进行明确的编程。
   • ML模型可以根据输入数据做出预测或者做出决策。常见的机器学习技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等。

3. 深度学习（DL）：

   • 深度学习是机器学习的一个子集，它基于神经网络模型。
   • 通过大量数据和计算能力，深度学习模型能够学习复杂的特征表示和抽象。

这三个概念相互交叉和支持，共同推动了人工智能的发展，并在各个领域中取得了重要的突破和应用。除了上述三个主要领域外，人工智能还涉及到其他重要的领域和子领域，例如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等2

二，机器学习

机器学习的基本思路

1. 把现实生活中的问题抽象成数学模型，并且很清楚模型中不同参数的作用
2. 利用数学方法对这个数学模型进行求解，从而解决现实生活中的问题
3. 评估这个数学模型，是否真正的解决了现实生活中的问题，解决的如何
   
    

机器学习根据训练方法大致可以分为3大类：

1. 监督学习：

   • 监督学习是指我们给算法一个数据集，并且给定正确答案。
   • 主要任务包括：
     • 回归：预测连续的、具体的数值，例如支付宝里的芝麻信用分数。
     • 分类：对各种事物分门别类，用于离散型预测。

2. 无监督学习：

   • 在无监督学习中，给定的数据集没有“正确答案”，所有的数据都是一样的。
   • 任务是从给定的数据集中挖掘出潜在的结构。
   • 例如，某超市通过分析客人的收银条，发现买尿不湿的顾客往往会同时购买啤酒，因为来买尿不湿的都是爸爸。超市因此将啤酒和尿不湿摆放在一起。

3. 强化学习：

   • 强化学习更接近生物学习的本质，关注智能体如何在环境中采取一系列行为，从而获得最大的累积回报。
   • 通过强化学习，一个智能体应该知道在什么状态下应该采取什么行为，类似于在走迷宫时在撞墙后修改路线，最终找到出口。

4. 深度学习：

   • 深度学习需要大量的数据，在数据不足时，传统的机器学习可能效果更好。
   • 深度学习对硬件要求高，一些小型项目可能无法提供足够的资源。
   • 它可以解决问题，但不能告诉人类为什么。例如，深度学习可以评审作文，但无法提出修改意见。

5. 其他常见算法：

   • 线性回归：用于预测连续数值。
   • 逻辑回归：用于分类问题，例如判断邮件是否是垃圾邮件。
   • 线性判别分析 (LDA)：有监督的数据降维方法。
   • 朴素贝叶斯：基于概率的分类器。
   • K近邻 (KNN)：根据最近邻的数据点进行分类。