人工智能--简介

博客介绍了人工智能基础机器学习,包括所需要素、应用领域、学习流程和学习方法。指出深度学习是机器学习中神经网络算法的延伸。还提及学习资源和动手实践方式,最后介绍了Anaconda的一键式安装步骤及相关命令。

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人工智能的基础是机器学习
机器学习就是告诉机器你想做什么?并且给它一堆数据,让它模仿着做

机器学习需要什么?算法,数据,程序,评估,应用

机器学习能干什么?
数据挖掘,统计学习,语音识别,自然语言处理,计算机视觉

机器学习流程
*一个机器学习的常规套路
例如将一大堆新闻进行分类:体育类与非体育类
1、数据收集与预处理
2、特征选择与模型构建(把自然语言转换为计算机可识别的数据)
3、评估与预测

机器学习该怎么学?
机器学习本质包含了数学原理推导与实际应用技巧
机器学习中有很多经典算法,既然要学习,就需要清楚一个算法是怎么推导一级该如何应用
如果不知道算法怎么来的,调参数就不知道怎么调,推导很重要

深度学习是什么?
深度学习是机器学习中神经网络算法的延伸,只不过应用的比较广
深度学习在计算机视觉和自然语言处理中更厉害一些
我学机器学习还是深度学习呢?一切的基础都是机器学习

机器学习动手做?
GitHub,kaggle,各大资源分享点
案例的积累作用很大
通常是按之前的某种套路照搬,先模仿,再创作

Anaconda一键式安装:
Anaconda打包了python,jupyter,pandas,matplotlib等,安装Anaconda就相当于安装了一堆
第一步、去官网下载Anacanda
第二步、安装,一直下一步
第三步、
1,打开"开始"--Anaconda Prompt,输入命令"conda list" 查看安装的哪些库
2,如果需要安装pandas:输入命令"conda install pandas"
3,如果需要更新pandas:输入命令"conda update pandas"
3,打开"开始-notebook"就是jupyter notebook

posted on 2019-06-24 15:38 要一直走下去 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

转载于:https://www.cnblogs.com/staff/p/11077406.html

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