探索机器学习与人工智能:入门讲座回顾
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更新于2024-07-09
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"《机器学习与人工智能技术-于智慧.pdf》是一份深入浅出的入门教程,由作者于智慧在2019年8月21日分享,讲述了机器学习的基础概念、与人工智能的关系以及其发展历程。课程主要探讨了以下几个关键点:
1. 机器学习定义:机器学习的核心是让计算机通过算法解析数据,自我学习并做出决策或预测,区别于传统的编程指令。它关注的是数据内在关系的发现和预测能力。
2. 机器学习与人工智能的关系:机器学习是人工智能的一部分,特别强调通过算法实现智能,而深度学习作为机器学习的一个子集,模仿人脑神经网络的工作原理。
3. 机器学习五大流派:包括符号主义(基于符号、规则和逻辑),贝叶斯派(概率推理),联结主义(神经网络),进化主义(遗传算法),以及行为类推主义(支持向量机)。每个流派都有其独特的算法和应用场景。
4. 发展历程:从1980年代的符号主义为主导,到2000年前后的贝叶斯方法兴起,再到2010年代的联结主义主导,技术进步带来了大型服务器、GPU和云计算的支持,提升了识别精度和处理复杂任务的能力。
5. 发展预测:未来几十年,随着云计算和物联网的发展,机器学习将融合多个流派的方法,如神经网络、知识推理等,逐渐实现从简单问答到更复杂的自动化和人机交互。到2040年代,算法融合和元学习将成为主流,机器将在感知、推理和行动上更加灵活。
6. 机器学习方法:教程详细介绍了各种机器学习方法,包括监督学习、无监督学习、强化学习等,帮助读者理解如何选择和应用不同的学习策略。
通过这份资料,读者可以全面了解机器学习的基本概念,掌握其在人工智能领域的地位和演变,以及展望其未来发展趋势。"
2022-11-22 上传
2021-09-24 上传
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@井九
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