1、Python深度学习入门：从机器学习到神经网络

Python深度学习入门：从机器学习到神经网络

在当今的科技领域，机器学习（ML）和深度学习（DL）已经成为了热门话题。它们被广泛应用于各个领域，从医学到金融，从广告到自动驾驶。本文将为你介绍机器学习的基本概念、不同的方法以及神经网络的基础知识，同时还会引入Python中用于机器学习的重要开源包——PyTorch。

1. 机器学习简介

机器学习常常与大数据和人工智能（AI）联系在一起，但它们之间存在着明显的区别。为了理解机器学习的本质和用途，我们需要先了解大数据以及机器学习如何应用于大数据。

大数据指的是由于数据收集和存储量的大幅增加而产生的巨大数据集。例如，通过摄像头、传感器或互联网社交网站等途径收集的数据。据估计，仅谷歌每天就处理超过20PB的信息，而且这个数字还在不断增长。几年前，《福布斯》杂志估计，每天会产生2.5万亿字节的数据，并且世界上90%的数据是在过去两年内产生的。

人类无法独自处理和分析如此庞大的数据，因此需要机器学习技术来理解这些大型数据集。机器学习是用于大规模数据处理的工具，非常适合处理具有大量变量和特征的复杂数据集。许多机器学习技术，尤其是深度学习，在处理大型数据集时表现最佳，因为它们可以在数据中发现隐藏的模式和规律，从而提高分析和预测能力。

另一方面，机器学习的预测能力可以成功应用于人工智能系统。可以将机器学习看作是人工智能系统的大脑。人工智能可以定义为一个能够与环境进行交互的系统，它配备了传感器来感知环境，并通过工具与环境进行交互。机器学习则是让机器能够分析通过传感器摄入的数据，从而给出合适答案的信息处理方法。例如，iPhone上的Siri通过麦克风接收命令，并通过扬声器或显示屏输出答案，但它需要理解所接收到的内