2021-08-18 机器学习入门教程----科学计算库（1）

最新推荐文章于 2022-07-11 00:00:18 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习
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本文是机器学习入门教程，介绍了人工智能的基本概念、发展历程和主要分支，强调了数据、算法和计算力的重要性。讲解了机器学习的工作流程、算法分类、模型评估以及Azure机器学习模型搭建实验。此外，还提到了深度学习的基础和环境安装，包括Jupyter Notebook的使用。

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文章目录

前言：机器学习（常用科学计算库的使用）基础定位、目标

定位：作为人工智能领域(数据挖掘/机器学习方向)的基础课程，为长期从事人工智能方向打下坚实的基础。

一、机器学习概述

１.１　人工智能概述

1.1.1 人工智能应用场景

网络安全、电子商务、计算模拟、社交网络 … …

1.1.2 人工智能必备三要素

数据
算法
计算力：
CPU：主要适合I\O 密集型的任务
GPU：主要适合计算密集型任务、易于并行的程序
所谓计算密集型(Compute-intensive)的程序，就是其大部分运行时间花在了寄存器运算上，寄存器的速度和处理器的速度相当，从寄存器读写数据几乎没有延时。易于并行的程序：GPU其实是一种SIMD(Single Instruction Multiple Data)架构， 他有成百上千个核，每一个核在同一时间最好能做同样的事情。详细讲述CPU和GPU的区别

1.1.3 人工智能和及机器学习，深度学习的关系

在这里插入图片描述
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

1.2　人工智能发展历程

１.２.１　图灵测试

测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。
多次测试（一般为5min之内），如果有超过30%的测试者不能确定被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
在这里插入图片描述

１.２.２　达特茅斯会议

确定１９５６年为人工智能元年

１.２.３　发展阶段

在这里插入图片描述

１.３　人工智能主要分支

计算机视觉

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