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什么是人工智能?什么是机器学习?二者的关系是怎样的?

2022-04-04 17:54 901 查看 https://www.cnblogs.com/rainbo

1.机器学习概述

1.1人工智能概述

1.1.1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。

  • 1.1.2 机器学习、深度学习能做些什么

    • 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

    1.2 什么是机器学习

    1.2.1 定义

    机器学习是从数据自动分析获得模型,并利用模型对未知数据进行预测。

    1.2.2理解

    人类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。

    例如:

    • 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。

    1.2.3 数据集构成

    • 结构:特征值+目标值

    注:每一行数据被称为一个样本,目标值不是必须存在的,但是会存在特征值。

    1.3 机器学习算法分类

    分类:

    1. 特征值:猫/狗的图片;目标值:猫/狗-类别
        分类问题
    2. 特征值:房屋的各个属性信息;目标值:房屋价格-连续型数据
        回归问题
    3. 特征值:人物的各个属性信息;目标值:无
        无监督学习

    1.3.1小结

    1.3.2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

    1.4 机器学习开发流程

    注:参考了黑马程序员相关资料。

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