1、深度学习与围棋：从基础到实战的探索之旅

深度学习与围棋：从基础到实战的探索之旅

1. 机器学习与深度学习基础

机器学习是一门让计算机通过数据学习模式和规律，从而进行预测和决策的学科。它与人工智能密切相关，是实现人工智能的重要手段。不过，机器学习并非万能，它在处理缺乏数据、规则不明确或需要常识判断的问题时存在局限性。

机器学习主要有三种类型：
- 监督学习 ：使用带有标签的数据进行训练，让模型学习输入和输出之间的映射关系，常用于分类和回归问题。
- 无监督学习 ：处理无标签的数据，旨在发现数据中的结构和模式，如聚类分析。
- 强化学习 ：智能体通过与环境交互，根据奖励信号来学习最优策略。

深度学习是机器学习的一个分支，它利用深度神经网络自动从大量数据中学习复杂的特征表示。以手写数字分类为例，我们可以使用MNIST数据集进行实践。以下是使用Python和Keras库实现简单神经网络进行手写数字分类的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 加载MNIST数据集
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0