1、深度学习入门：从基础到实践

深度学习入门：从基础到实践

一、深度学习概述

1.1 人工智能、机器学习与深度学习

• 人工智能 ：人工智能旨在让机器模拟人类智能，使其具备感知、理解、学习和决策等能力。
• 机器学习 ：是人工智能的一个重要分支，它通过让机器从数据中学习模式和规律，从而实现预测和决策。机器学习的核心是从数据中学习表示，以解决各种实际问题。
• 深度学习中的“深度” ：深度学习是机器学习的一个子集，其“深度”体现在使用多层神经网络来学习数据的复杂表示。通过堆叠多个神经网络层，深度学习模型能够自动学习到数据的高级抽象特征，从而在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。

1.2 深度学习之前：机器学习简史

• 概率建模 ：早期的机器学习方法，通过建立概率模型来描述数据的分布和关系。
• 早期神经网络 ：神经网络的概念可以追溯到上世纪中叶，但由于计算能力和数据的限制，早期的神经网络发展缓慢。
• 核方法 ：如支持向量机（SVM），通过核函数将数据映射到高维空间，从而解决非线性分类问题。
• 决策树、随机森林和梯度提升机 ：这些方法在数据挖掘和机器学习中广泛应用，能够处理复杂的数据集。
• 回归神经网络 ：随着计算能力的提升和