1、机器学习与深度学习入门指南

机器学习与深度学习入门指南

一、机器学习的崛起与应用

（一）机器学习的浪潮

2006 年，Geoffrey Hinton 等人发表论文，展示了如何训练深度神经网络以极高精度（>98%）识别手写数字，由此开创了“深度学习”这一技术。当时，训练深度神经网络被认为是不可能的事，多数研究人员在 20 世纪 90 年代末就已放弃这一想法。但这篇论文重新唤起了科学界的兴趣，随后众多新论文表明，深度学习不仅可行，而且能取得其他机器学习技术难以企及的惊人成就，前提是有强大的计算能力和大量数据支持。

如今，机器学习已经在各个行业广泛应用，它是当今高科技产品的核心，例如为网页搜索结果排序、实现智能手机的语音识别、推荐视频内容，甚至在围棋比赛中击败世界冠军。未来，它还将在自动驾驶等领域发挥重要作用。

（二）机器学习在项目中的应用

如果你想给自制机器人赋予智能，让它能够识别面部或学会自主行走；或者你的公司拥有大量数据（如用户日志、财务数据、生产数据等），希望挖掘其中的潜在价值，机器学习都能帮助你实现以下目标：
1. 对客户进行细分，并为每个群体制定最佳营销策略。
2. 根据相似客户的购买行为为每个客户推荐产品。
3. 检测可能的欺诈交易。
4. 预测明年的收入。

二、学习目标与方法

（一）学习目标

本学习旨在为你提供实现从数据中学习的程序所需的概念、工具和直觉。我们将涵盖从最常用的简单技术（如线性回归）到经常在竞赛中获胜的深度学习技术等大量内容。

（二）使用的框架

我们将使用成熟的 Python 框架