Machinera-2020 AI系列：从基础到机器学习与深度学习

资源摘要信息:"Machinera-2020:这是一个AI系列，我们将从最基础的内容涵盖机器学习和深度学习主题" 标题知识点: ***（人工智能）系列：本系列是一个面向初学者的教程，旨在从基础开始逐步介绍机器学习和深度学习的相关知识。 2. 项目内容：系列中将包含各种材料和代码，这些内容被归类在不同的分支中，方便学习者查阅和实践。 3. 数据探索：通过图表来探索数据是本系列中的一个重要内容，将介绍如何处理高维度的数据集。 ***与现实：本系列将探讨人工智能如何从科幻概念转变为现实世界中的技术，并影响到数据科学家和最终用户的日常工作。 ***的学习途径：系列中将提供对于那些想要进入数据科学、AI或ML领域的人的指导和建议。 描述知识点: 1. 数据可视化：描述中提到了通过图表来探索数据，这通常涉及到数据可视化的技术，帮助人们更直观地理解和分析数据。 2. 数据维度：讨论了如何处理具有200个维度的数据，这涉及到特征选择、降维等数据预处理技术。 3. 人工智能的普及：描述强调了AI技术的普及性，不仅在技术领域内广为应用，在日常生活中也扮演着越来越重要的角色。 4. 职业发展：提到了如何在数据科学、AI或ML领域中建立职业道路的问题，暗示了本系列可能包含帮助学习者规划职业发展的内容。 标签知识点: 1. Python：Python是一种广泛用于数据科学、机器学习和深度学习的编程语言。本系列很可能会使用Python作为主要的编程工具。 2. 机器学习：机器学习是人工智能的一个分支，本系列将重点介绍机器学习的基础知识和高级概念。 3. 网络爬虫：网络爬虫技术是数据采集的一种方式，可以用于获取用于机器学习和深度学习的数据集。 4. 数据可视化：再次强调，数据可视化是将复杂数据通过图形、图表等形式直观展现的技术，对于数据分析至关重要。 5. 监督学习：监督学习是机器学习中的一种方法，需要在训练数据上使用标记的样本进行学习，以预测或决策。 6. 数据预处理：数据预处理是机器学习和深度学习工作流程中不可或缺的一步，包括数据清洗、归一化、特征工程等。 7. 数据操纵：在本系列中，数据操纵可能指的是对数据进行筛选、排序、合并等操作，以便进行分析或进一步处理。 8. 无监督学习：无监督学习是机器学习的另一重要分支，它不要求标记的训练数据，而是通过数据自身结构来发现模式或分组。 压缩包子文件名称列表知识点: 1. Machinera-2020-main：这是系列教程的主文件，可能包含了所有的教学材料、代码示例、作业和附加资源。"main"暗示了这是教程的主要部分。 总结以上知识点，Machinera-2020系列教程是对AI初学者的一个全面且实用的指导，它不仅涵盖了机器学习和深度学习的基础知识，还包括了数据科学相关的重要技能，如数据可视化和数据预处理。该系列强调了Python编程在AI领域的重要性，同时介绍了监督学习和无监督学习两种主要的学习方法，并探讨了AI技术在实际应用中的角色和影响。对于有志于投身数据科学、AI或ML领域的学习者来说，这个系列将是一个宝贵的学习资源。