1、深度学习与机器学习：原理、模型与应用

深度学习与机器学习：原理、模型与应用

深度学习的变革与数学的重要性

深度学习已经彻底改变了计算机视觉、自然语言和语音处理等领域，推动了人工智能的整体发展。曾经，人工智能只是一堆效果欠佳的零散技巧，如今却成为解决行业实际问题的强大工具，这无疑是一场正在发生的革命。若想在这场革命中领先，就必须理解其背后的原理和抽象概念，而数学在其中起着关键作用。

机器学习与深度学习：计算范式的转变

1. 决策与预测的本质 ：在生活中，决策和预测是核心需求，本质上是接收一组感官或知识输入，并通过处理这些输入来生成决策或估计。例如，猫的大脑会根据对前方物体的硬度、锋利度等感官输入，决定是逃跑、忽略还是靠近并发出咕噜声，这属于分类问题。生活中还有许多分类问题的例子，如股票买卖决策、图像中的物体识别、视频中的动作识别以及自然语言处理中的文本分类等。同时，生活也需要定量估计，如狮子估计跳跃长度以捕获猎物，或者根据收入和犯罪率等输入估计房价。有时候，分类输出可以从定量估计中得出，如猫根据威胁分数做出决策。
2. 机器学习的目标与现状 ：在这些决策和估计的例子中，大脑就像一台将输入转化为输出的机器，而机器学习的目标就是模拟这台机器。不过，目前机器学习距离人类大脑的能力还有很大差距，人类大脑可以轻松处理成千上万的问题，而机器学习大多只能针对单个任务构建专门的机器。
3. 范式转变的体现 ：传统计算机编程是通过提供逐步的指令集（程序）将输入转化为输出，而机器学习则是为问题开发数学模型。以假设的猫脑为例，决策基于物体的硬度和锋利度这两个输入，我们不提供具体的指