4、深度学习与围棋：从基础到实战的探索

深度学习与围棋：从基础到实战的探索

深度学习与机器学习概述

深度学习作为一种强大的技术，可应用于机器学习的各个主要分支。机器学习是从数据中生成函数而非直接编写函数的一系列技术，能解决那些难以直接解决的模糊问题。

机器学习通常先选择一个模型，即一类通用的数学函数，然后通过算法训练模型，找到该类函数中的最优函数。机器学习的关键在于选择合适的模型，并对特定数据集进行转换以适配模型。

机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大领域：
- 监督学习 ：从已知正确的示例中学习函数。当有人类行为或知识的示例时，可在计算机上应用监督学习来模仿这些行为。
- 无监督学习 ：在事先不知道数据结构的情况下，从数据中提取结构，常见应用是将数据集划分为逻辑组。
- 强化学习 ：通过试错来学习函数。如果能编写代码评估程序实现目标的程度，就可以通过多次试验逐步改进程序。

深度学习是使用特定类型模型的机器学习，在处理非结构化输入（如图像或文本）方面表现出色，是当今计算机科学中最令人兴奋的领域之一，不断拓展着我们对计算机能力的认知。

以围棋为例的学习内容

在学习过程中，以构建一个会下围棋的AI为例，将深度学习与标准计算机算法相结合。要充分掌握相关知识，需要具备阅读和编写Python代码的能力，以及一定的线性代数和微积分基础。具体学习内容包括：
- 如何使用Keras深度学习库设计、训练和测试神经网络。
- 如何设置有监督的深度学习问题。
- 如何设置强化学习问题。