🚀個(gè)人主頁(yè)：為夢(mèng)而生~ 關(guān)注我一起學(xué)習(xí)吧！
💡專欄：機(jī)器學(xué)習(xí) 歡迎訂閱！后面的內(nèi)容會(huì)越來(lái)越有意思~
💡專欄介紹：
本專欄的第一篇文章，當(dāng)然要介紹一下了~來(lái)說(shuō)一下這個(gè)專欄的開設(shè)動(dòng)機(jī)和主要內(nèi)容

• ??作為人工智能專業(yè)的學(xué)生，我老早之前就想要記錄一下人工智能的學(xué)習(xí)，但是由于太忙一直沒(méi)時(shí)間（現(xiàn)在也很忙），現(xiàn)在正好各種課要結(jié)課并且有各種課程設(shè)計(jì)，借著這次機(jī)會(huì)開一個(gè)專欄，后面可能也沒(méi)時(shí)間了。

• ??內(nèi)容安排：這個(gè)專欄主要講解機(jī)器學(xué)習(xí)的理論知識(shí)，在實(shí)踐操作上面盡量也涉及一點(diǎn)，因?yàn)闆](méi)有代碼也太空了，大概是根據(jù)西瓜書的知識(shí)脈絡(luò)來(lái)講解，大家敬請(qǐng)期待吧！

💡本期內(nèi)容：大致介紹一下機(jī)器學(xué)習(xí)

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前言

聊機(jī)器學(xué)習(xí)之前，先來(lái)看幾張圖：




摘自：中國(guó)人工智能發(fā)展報(bào)告2018

學(xué)習(xí)目標(biāo)

1. Understand fundamental concepts of machine learning. (What)

2. Know about principles of basic ML methods. (Why)

3. Hands-on experiences in applying ML methods to real world applications. (How)

參考書籍

1. “機(jī)器學(xué)習(xí)” by 周志華
2. “The Elements of Statistical Learning” by Trevor Hastie
3. “Machine Learning” by Tom Mitchell
4. “統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法”, 李航

Top Conferences

1. International Conference on Machine Learning (ICML)
2. Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)
3. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
4. American Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
5. Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NeurIPS)
6. World Wide Web (WWW)
7. SIGIR
8. SIGKDD
9. …

Top Journals:

1. Artificial Intelligence
2. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
3. IEEE-Transactions on Knowledge and Data Engineering
4. International Journal of Computer Vision
5. IEEE Transactions on Affective Computing
6. ACM International Conference on Multimedia

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什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)有幾個(gè)主要類型:

1. 監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning):在這種學(xué)習(xí)方法中，算法從帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。標(biāo)簽是指我們已知的“答案”。例如，如果我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)，我們可能會(huì)用—套房屋特征(如面積、臥室數(shù)量等)和相應(yīng)的價(jià)格(標(biāo)簽)來(lái)訓(xùn)練模型?！┠Ｐ捅挥?xùn)練好，我們可以用它來(lái)預(yù)測(cè)新房屋的價(jià)格。
2. 無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning):在這種方法中，算法只有輸入數(shù)據(jù)，沒(méi)有任何標(biāo)簽。其目標(biāo)通常是找到數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)或模式。常見的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法有聚類(Clustering)和降維(Dimensionality Reduction)。
3. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning):這是一個(gè)關(guān)于決策過(guò)程的學(xué)習(xí)方法。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體(agent)在環(huán)境中執(zhí)行操作，以此來(lái)獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰。其目標(biāo)是學(xué)習(xí)—種策略，使得它能夠最大化獲得的獎(jiǎng)勵(lì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)有廣泛的應(yīng)用，包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、推薦系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理等。隨著技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為當(dāng)今技術(shù)界的核心組成部分，并在各種行業(yè)和領(lǐng)域中都發(fā)揮著重要作用。

“A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measured by P, improves with experience E.” --Tom Mitchell (1998)

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機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景

機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下是一些主要領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展前景：

1. 醫(yī)療領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)快速診斷疾病、提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。例如，通過(guò)分析患者的基因組數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)患者對(duì)特定藥物的反應(yīng)，從而提高治療效果。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助醫(yī)生分析大量的醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)，以便更準(zhǔn)確地診斷疾病和制定治療方案。在未來(lái)的發(fā)展中，隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)在個(gè)性化醫(yī)療、藥物研發(fā)等領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。
2. 交通領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助交通管理部門預(yù)測(cè)交通擁堵情況、優(yōu)化道路布局。通過(guò)分析歷史交通數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的交通流量和擁堵情況，從而優(yōu)化交通規(guī)劃和管理。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛技術(shù)，通過(guò)學(xué)習(xí)大量的駕駛數(shù)據(jù)，使自動(dòng)駕駛車輛能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜的交通環(huán)境。
3. 教育領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助教育機(jī)構(gòu)提高教學(xué)質(zhì)量和個(gè)性化學(xué)習(xí)體驗(yàn)。通過(guò)分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績(jī)等數(shù)據(jù)，可以了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求，從而提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議和資源。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助教師更好地評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和表現(xiàn)，以便更好地指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)。
4. 制造領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)、提高生產(chǎn)效率。通過(guò)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，可以預(yù)測(cè)設(shè)備的故障和維護(hù)需求，從而提前進(jìn)行維修和更換部件，避免生產(chǎn)中斷。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于質(zhì)量控制領(lǐng)域，通過(guò)分析生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)，檢測(cè)和識(shí)別潛在的質(zhì)量問(wèn)題，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

總之，機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用前景，未來(lái)隨著技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，將會(huì)在更多的領(lǐng)域得到應(yīng)用和發(fā)展。同時(shí)，也需要關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中可能出現(xiàn)的問(wèn)題和挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)隱私、算法透明性等問(wèn)題，以確保其可持續(xù)發(fā)展。

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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

1. 模型復(fù)雜度：機(jī)器學(xué)習(xí)通常使用傳統(tǒng)的線性模型或非線性模型，如決策樹、支持向量機(jī)等，而深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元之間存在大量的連接和權(quán)重，模型的復(fù)雜度更高。
2. 數(shù)據(jù)量：機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而深度學(xué)習(xí)則更加注重?cái)?shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，通常需要更大的數(shù)據(jù)集才能獲得更好的效果。
3. 特征提取：機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要人工提取數(shù)據(jù)中的特征，而深度學(xué)習(xí)則可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，減少了人工參與的過(guò)程。
4. 訓(xùn)練速度和計(jì)算資源：由于深度學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜度更高，所以訓(xùn)練速度更慢，需要更多的計(jì)算資源，例如GPU等。
5. 應(yīng)用場(chǎng)景：機(jī)器學(xué)習(xí)可應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中，包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像標(biāo)注、生物信息學(xué)等，而深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域中表現(xiàn)出更好的效果。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是人工智能領(lǐng)域的分支，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，二者相互關(guān)聯(lián)但又不完全相同。在具體應(yīng)用中，需要根據(jù)具體的問(wèn)題和數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行判斷和選擇。