机器学习：人工智能的核心技术之一_人工智能 核心技术 机器学习

1.人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），是一门研究如何使计算机能够像人一样智能地进行思考、学习和决策的科学。人工智能的核心是模拟、延伸和扩展人的智能能力，包括感知、理解、学习、推理、决策和交流等方面。

人工智能涵盖了多个子领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。机器学习是人工智能的重要分支，通过让计算机从大量数据中学习并自动调整算法，使其具备识别模式和进行预测的能力。自然语言处理则致力于让计算机能够理解和处理人类语言的能力。计算机视觉则研究如何让计算机能够理解和分析图像和视频。

人工智能在各个领域都有广泛的应用，如医疗领域的病症诊断、交通领域的智能驾驶、金融领域的风险评估等。随着计算能力的提升和数据的不断积累，人工智能的发展前景非常广阔，将继续对人类社会产生重大影响。

2.机器学习

机器学习是一种人工智能的分支，主要致力于研究和开发使计算机能够从数据中学习和提高性能的算法和模型。它通过对大量的数据进行训练，从中发现数据的潜在模式和规律，并使用这些规律来预测和决策。

机器学习常用术语

1.样本（sample）:一行数据就是一个样本，多个样本组成数据集。

2.特征（feature）：一列数据一个特征，也被称为属性。

3.标签/目标（label/target）:模型要预测的那一列数据。

4.数据集的划分：训练集用来训练模型、测试集用来测试评估模型。一般划分比例7：3~8：2

机器学习的核心思想是让机器自动从数据中学习，而不需要明确的编程指令。它通过构建数学模型来描述数据和问题，然后使用训练数据来调整模型的参数，以最小化模型在训练数据上的误差。一旦模型训练完成，就可以使用它来预测新的数据。

机器学习可以应用于各种不同的领域和任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、数据挖掘等。它已经在很多领域取得了令人瞩目的成果，如谷歌自动驾驶汽车、人脸识别技术等。

在机器学习中，常用的算法包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。

监督学习  

定义:提供输入数据和其对应的标签数据，然后搭建一个模型，模型经过训练后准确的找到输入数据和标签数据之间的最优映射关系，从而对新的未标记数据进行预测或分类。

有监督分类问题：目标值（标签值）是不连续的，有二分类和多分类。

有监督回归问题：目标值（标签值）是连续的。

无监督学习

定义:训练数据只包含输入样本，没有相应的标签或目标。

无监督学习特点：1.训练数据无标签

                             2.根据样本间的相似性对样本集进行聚类，发现事物内部结构及相互关系

半监督学习

定义：将有标签的样本数据和没有标签的样本数据一起用于模型的训练。

在半监督学习中，有标签的样本数据用于模型的监督学习部分，而没有标签的样本数据用于模型的无监督学习部分。通过同时利用有标签数据和无标签数据，半监督学习可以提供更准确的模型预测。

半监督学习适用于以下情况：
1. 高质量的有标签数据很难获取，但是无标签数据相对容易获取；
2. 有标签数据的数量相对较少，而无标签数据的数量相对较多；
3. 有标签数据和无标签数据之间存在一定的相关性。

半监督学习的主要思想是利用无标签数据的分布信息来辅助有标签数据的分类。常用的半监督学习算法包括：
1. 自训练（Self-training）：通过使用有标签样本进行初始训练，再使用模型对无标签样本进行预测，将置信度高的样本视为有标签样本，不断迭代更新模型；
2. 协同训练（Co-training）：将有标签数据分成两个互斥的子集，每个子集使用有标签样本和无标签样本进行训练，然后两个模型通过无标签数据的预测结果进行交互训练；
3. 基于图的半监督学习方法：将有标签数据和无标签数据构建成一个图，利用图上的标签传播算法将有标签数据的标签传播到无标签数据上。

总的来说，半监督学习通过充分利用无标签数据的信息来提升模型的性能，对于某些应用场景下有限的有标签数据而言，可以提供更好的解决方案。

强化学习

强化学习是一种机器学习方法，其目标是让智能体从环境中不断学习和改进，以最大化其累积奖励。在强化学习中，智能体与环境进行交互，通过观察环境的状态和采取行动来最大化累积奖励。智能体会根据环境的反馈（奖励或惩罚）来逐步调整其策略，以获得更好的结果。

强化学习的基本框架包括四个主要组成部分：环境、智能体、状态和动作、奖励。环境是智能体所处的外部世界，可以是真实的物理环境或虚拟的仿真环境。智能体根据环境的状态进行观察，并选择适当的动作来影响环境。状态是环境的特定表示，用于描述环境的当前情况。动作是智能体可以执行的操作，可以是离散的或连续的。奖励是环境提供给智能体的反馈信号，用于评估智能体的行为。

强化学习的核心思想是通过不断与环境交互来学习最优策略。智能体会根据其策略选择动作，并从环境中接收奖励。智能体根据接收到的奖励来评估其策略的好坏，并调整策略以获得更高的奖励。这个过程不断循环，直到智能体达到最优策略。

强化学习在许多领域都有广泛的应用，例如机器人控制、游戏智能、自动驾驶等。它是一种强大的学习方法，可以帮助智能体自主学习和适应复杂的环境。

机器学习建模流程

 1.获取数据：获取经验数据、图像数据、文本数据......

 2.数据基本处理：数据缺失值处理、异常值处理......

 3.特征工程：特征提取、特征预处理、特征降维......

 4.机器学习（模型训练）：线性回归、逻辑回归、决策树、GBDT

 5.模型评估：回归评测指标、分类评测指标、聚类评测指标

3.深度学习

深度学习（Deep Learning）是一种人工智能（AI）的子领域，旨在通过模拟人脑神经网络的工作原理来实现智能任务的自动化。与传统的机器学习方法相比，深度学习使用多层次的神经网络结构来学习和表示数据。

深度学习的核心组件是人工神经网络（Artificial Neural Network）。这些网络由许多人工神经元组成，这些神经元模拟了人脑中的神经元。网络的每个神经元都接收一些输入，将它们合并并应用某种激活函数。神经网络的每一层都由多个神经元组成，并且层与层之间有连接权重。通过调整这些连接权重，网络可以学习从输入到输出之间的映射关系。

深度学习在各种领域都取得了显著的成果，特别是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别方面。例如，深度学习在图像分类、目标检测、图像生成等任务中表现出色。在自然语言处理方面，深度学习被用于词嵌入、语义分析、机器翻译等任务。此外，深度学习还在医疗诊断、金融预测和智能交通等领域中得到了广泛应用。

深度学习的优势在于它能够自动从原始数据中学习特征表示，并具有极强的表达能力。然而，深度学习也有一些挑战，如对大量标记数据的依赖性、计算资源的要求较高以及黑盒性等。

总之，深度学习是一种强大的机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的工作原理来实现智能任务的自动化。它在各种领域都有广泛的应用，并且不断地推动着人工智能技术的发展。

4.三者的联系

AI（人工智能）是指让机器模拟人类智能的能力。机器学习是实现人工智能的一种方法，它通过使用数据和统计模型，使机器能够从经验中学习和改进性能。深度学习是机器学习中的一种方法，它利用人工神经网络模拟人脑神经元的工作原理，通过多层次的神经网络进行学习和预测。因此，深度学习是机器学习中的一种技术，而机器学习又是实现人工智能的一种方法。

机器学习是实现人工智能的一种途径

深度学习是机器学习的一种方法