1、机器学习与深度学习：从云平台到实践应用

机器学习与深度学习：从云平台到实践应用

1. 机器学习与深度学习概述

在当今时代，机器学习和深度学习技术已经对世界产生了深远的影响，从我们与科技产品的交互方式到人与人之间的互动模式，这些技术正在重塑我们的生活、工作和社交方式。我们已然步入了“智能时代”，智能机器在社会文化和经济关系中扮演着愈发重要的角色。

1.1 机器学习与深度学习的定义

• 机器学习 ：是一系列基于特定数据集中变量（也称为特征或属性）之间的交互，对未来事件进行预测或分类的工具和技术。
• 深度学习 ：是对机器学习中的神经网络算法的扩展，用于学习计算机难以完成的复杂任务，例如人脸识别和语言理解。

1.2 大数据的作用

自 21 世纪以来，数据量呈指数级增长，这主要得益于互联网的发展和处理器的小型化，催生了“物联网（IoT）”技术。海量的数据使得计算机能够学习复杂任务，而无需明确的指令集。

1.3 计算挑战与云解决方案

随着训练学习模型所需的数据量不断增加，计算能力成为了一个关键问题。尽管数据量的增加通常会提升学习模型的性能，但由于当今数据集的规模越来越大，使用普通计算机训练先进的学习模型变得不切实际。

云计算为这一问题提供了解决方案。云是指由大型计算机组成的网络，这些计算机通常分布在多个地理位置的数据中心中。像谷歌、微软、亚马逊和 IBM 这样的大公司拥有庞大的数据中心，它们将计算基础设施提供给公众（包括企业和个人用户）使用，成本相对较低。通过使用云资源，如谷歌云平台（GCP）、亚马逊网络服务（AWS）或