Day16_【机器学习概述】
一、AI、ML、DL三者 关系
- AL:人工智能:像人那样理性思考,像人那样合理活动,最终目标是模拟代替人
- ML:机器学习:给模型大量的训练数据 ,从数据中获取规律,来一个数据产生一个预测
- DL:深度学习:也叫深度神经网络,模拟大脑神经元
三者关系:包含关系
- 深度学习是机器学习的一种方法
- 机器学习是实现人工智能的一种途径
二、人工智能发展史
- 1956年人工智能元年
- 2012年计算机视觉深度神经网络方法研究兴起
- 2017年自然语言处理应用大幕拉开
- 2022年chatGPT的出现,引起AIGC的发展
三、机器学习发展的三要素
数据、算法、算力
其中数据决定训练模型的上限,数据有一些常见术语样本、特征、标签、训练集、测试集,(详见下节)
算法包括分类、回归、聚类
算力包括
- CPU(中央处理单元):主要适合IO密集型的任务
- GPU((图形处理单元):主要适合计算密集型任务
- TPU(张量处理单元):专门针对大型网络训练而设计的一款处理器(谷歌开发)
四、机器学习的分类(详见下节)
- 有监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
五、以往的学习方式与机器学习方式的区别
以往:基于规则的学习 ,程序员手动输入规则if-else 进行预测
机器学习:基于模型的学习,机器从数据中自动学习规律 预测结果