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wordpress动,新网站如何做seo推广,jira confluence做网站,网络营销是销售吗人工智能之核心基础 机器学习 第一章 基础概述 文章目录人工智能之核心基础 机器学习前言1.1 什么是机器学习#xff1f;#xff08;定义、核心思想、与传统编程的区别#xff09;定义核心思想与传统编程的区别1.2 机器学习的应用场景生活案例行业案例1.3 机器学习的分类按…人工智能之核心基础 机器学习第一章 基础概述文章目录人工智能之核心基础 机器学习前言1.1 什么是机器学习定义、核心思想、与传统编程的区别定义核心思想与传统编程的区别1.2 机器学习的应用场景生活案例行业案例1.3 机器学习的分类按学习范式分类按任务类型分类1.4 机器学习的发展历程与核心人物发展历程核心人物1.5 初学者学习路径与工具准备学习顺序建议阶段1夯实基础阶段2掌握核心概念阶段3实战项目必备工具清单学习资源推荐本章小结资料关注前言1.1 什么是机器学习定义、核心思想、与传统编程的区别定义机器学习Machine Learning, ML是一种通过算法和模型使计算机从数据中自动学习并进行预测或决策的技术属于人工智能的一个分支。其核心目标是让计算机在没有明确编程指令的情况下通过对大量数据的分析识别模式和规律从而构建适应新数据的模型。Tom Mitchell的经典定义卡内基梅隆大学计算机科学教授机器学习奠基人之一“对于某类任务 T 和性能度量 P如果一个计算机程序在 T 上以 P 作为性能度量的学习经验为 E那么我们说这个程序从经验 E 中学习。”用大白话解释任务 (Task, T)需要解决的问题如垃圾邮件分类经验 (Experience, E)提供的历史数据成千上万已标注的邮件性能度量 (Performance Measure, P)评估学习效果的指标如准确率核心思想机器学习的核心思想是数据驱动即通过大量数据训练模型让模型自动发现数据中的规律而不是通过人工编写规则来解决问题。与传统编程的区别传统编程机器学习输入数据 规则输出结果输入数据 结果输出规则程序员需要明确指定所有规则程序员提供数据模型自动学习规则适用于规则明确、结构化的问题适用于规则模糊、复杂、数据驱动的问题例如计算个人所得税例如识别图片中的猫1.2 机器学习的应用场景生活案例智能推荐系统电商平台如淘宝、京东的商品推荐、视频平台如抖音、爱奇艺的内容推荐、社交媒体如微信、微博的信息流图像识别手机相册自动分类照片、人脸识别解锁手机、拍照识物如Google Lens语音助手Siri、Alexa、小爱同学等智能语音助手智能客服网站上的自动客服机器人能回答常见问题行业案例行业应用场景价值医疗医学影像识别癌症、肺结节、药物研发、健康监测提高诊断准确率加速新药研发金融金融风控识别欺诈交易、量化投资、客户洞察降低风险提高投资回报电商个性化推荐、库存预测、用户行为分析提升转化率增加销售额工业制造预测性维护设备故障预测、智能质检缺陷检测、自动化生产降低停机成本提高产品质量农业耕地地块识别、作物病虫害监测提高估产准确性减少人工成本具体应用案例高尔夫球场遥感检测中科院遥感与地球研究所应用PaddlePaddle基于遥感数据进行语义分割识别高尔夫球场辅助国土资源管控深度学习质检一体机大恒图像基于飞桨进行多种产品外观质检场景迁移速度和检测效果显著提升钢铁熔炼生产工艺优化精诺数据基于PaddlePaddle平台利用历史配料数据建模优化配料方案提升熔炼效率、节省原材料1.3 机器学习的分类按学习范式分类类型定义典型算法应用场景监督学习有标签数据学习输入与输出的映射关系线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、神经网络分类如垃圾邮件识别、回归如房价预测无监督学习无标签数据发现数据内在结构K-means聚类、PCA、自编码器聚类如用户分群、降维如数据可视化强化学习通过试错与环境交互学习最优策略Q-learning、深度Q网络、策略梯度游戏AI、自动驾驶、机器人控制按任务类型分类任务类型目标典型应用评估指标分类将数据划分为不同类别垃圾邮件识别、图像分类准确率、精确率、召回率、F1值回归预测连续数值房价预测、股票价格预测均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)聚类发现数据中的自然分组用户分群、市场细分轮廓系数、簇内距离关联规则发现数据中项目间的关联商品关联销售“购买啤酒的人也常买尿布”支持度、置信度、提升度1.4 机器学习的发展历程与核心人物发展历程时期时间特点代表人物/技术热情期20世纪50年代中期-60年代中期无知识学习探索自组织系统亚瑟·塞缪尔Arthur Samuel、感知机Frank Rosenblatt冷静期20世纪60年代中期-70年代中期研究人类概念学习过程符号学习P.H. Winston、E.B. Hunt、R.S. Michalski复兴期20世纪70年代中期-80年代末专家系统兴起统计学习理论发展MYCIN系统、ID3决策树、贝叶斯定理应用繁荣期20世纪80年代末-至今深度学习爆发大数据驱动亚瑟·塞缪尔、杰弗里·辛顿、约书亚·本吉奥、杨立昆核心人物亚瑟·塞缪尔Arthur Samuel1959年提出机器学习一词设计了首个能学习下棋的程序杰弗里·辛顿Geoffrey Hinton深度学习先驱2018年图灵奖获得者约书亚·本吉奥Yoshua Bengio深度学习三巨头之一2018年图灵奖获得者2025年发起非营利组织LawZero杨立昆Yann LeCun卷积神经网络CNN创始人2018年图灵奖获得者1.5 初学者学习路径与工具准备学习顺序建议阶段1夯实基础数学基础优先级统计 线性代数 微积分统计均值/方差、概率分布、假设检验线性代数矩阵运算、向量空间微积分导数、梯度概念理解梯度下降即可编程基础Python基础语法NumPy、Pandas、Matplotlib库阶段2掌握核心概念机器学习类型监督学习、无监督学习、强化学习关键术语特征工程、过拟合、交叉验证、损失函数经典算法线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、SVM、随机森林阶段3实战项目从简单项目开始鸢尾花分类、房价预测逐步过渡到复杂项目图像分类、文本情感分析参与Kaggle竞赛提升实战能力必备工具清单工具类型推荐工具用途开发环境Anaconda Jupyter Notebook集成开发环境方便代码编写和可视化编程语言Python机器学习最常用语言机器学习库Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch提供丰富的机器学习算法实现云平台Google Colab、Azure ML提供免费GPU资源方便运行大型模型数据处理Pandas、NumPy数据清洗、处理和分析可视化Matplotlib、Seaborn数据可视化帮助理解模型结果学习资源推荐入门书籍《机器学习实战基于Scikit-Learn和TensorFlow》《统计学习方法》李航《深度学习》花书Goodfellow等在线课程Coursera《机器学习》Andrew NgMicrosoft Learn《创建机器学习模型》3Blue1Brown的线性代数、微积分系列视频实践平台Kaggle数据科学竞赛平台Google Colab免费Jupyter Notebook环境本章小结机器学习作为人工智能的核心技术已经从理论走向实际应用深刻影响着我们的日常生活和各行各业。本章我们介绍了机器学习的基本概念、应用场景、分类方法、发展历程以及初学者的学习路径。理解这些基础知识将为后续深入学习机器学习算法和应用奠定坚实的基础。机器学习的核心是数据驱动通过大量数据训练模型让计算机自动发现规律从而解决实际问题。资料关注公众号咚咚王giteehttps://gitee.com/wy18585051844/ai_learning《Python编程从入门到实践》《利用Python进行数据分析》《算法导论中文第三版》《概率论与数理统计第四版 (盛骤) 》《程序员的数学》《线性代数应该这样学第3版》《微积分和数学分析引论》《西瓜书周志华-机器学习》《TensorFlow机器学习实战指南》《Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南》《模式识别第四版》《深度学习 deep learning》伊恩·古德费洛著 花书《Python深度学习第二版(中文版)【纯文本】 (登封大数据 (Francois Choliet)) (Z-Library)》《深入浅出神经网络与深度学习(迈克尔·尼尔森MichaelNielsen》《自然语言处理综论 第2版》《Natural-Language-Processing-with-PyTorch》《计算机视觉-算法与应用(中文版)》《Learning OpenCV 4》《AIGC智能创作时代》杜雨张孜铭《AIGC原理与实践零基础学大语言模型、扩散模型和多模态模型》《从零构建大语言模型中文版》《实战AI大模型》《AI 3.0》