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