一、人工智能導論中機器學習的原理？

機器學習是一種讓計算機系統通過從數據中學習并不斷改進自身性能的方法。其原理是通過算法和統計模型來分析和理解數據，從而使計算機系統能夠自動發現數據中的模式和規律，并據此做出預測或決策。

機器學習的關鍵在于訓練模型，即通過大量的數據輸入和反饋來調整模型的參數，使其能夠更準確地預測未知數據。常見的機器學習方法包括監督學習、無監督學習和強化學習，它們在不同的場景下應用廣泛，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。

二、機器學習都包括了些什么？

　　許多人將機器學習視為通向人工智能的途徑，但是對于統計學家或商人而言，機器學習也可以是一種強大的工具，可以實現前所未有的預測結果。

　　為什么機器學習如此重要?

　　在開始學習之前，我們想花一些時間強調WHY機器學習非常重要。

　　總之，每個人都知道人工智能或人工智能。通常，當我們聽到AI時，我們會想象機器人到處走動，執行與人類相同的任務。但是，我們必須了解，雖然有些任務很容易，但有些任務卻很困難，并且距離擁有像人類一樣的機器人還有很長的路要走。

　　但是，機器學習是非常真實的并且已經存在。它可以被視為AI的一部分，因為當我們想到AI時，我們想象的大部分內容都是基于機器學習的。

　　在過去，我們相信未來的這些機器人將需要向我們學習一切。但是人腦是復雜的，并且并非可以輕松描述其協調的所有動作和活動。1959年，亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)提出了一個絕妙的主意，即我們不需要教計算機，但我們應該讓他們自己學習。塞繆爾(Samuel)也創造了“機器學習”一詞，從那時起，當我們談論機器學習過程時，我們指的是計算機自主學習的能力。

　　機器學習有哪些應用?

　　在準備這篇文章的內容時，我寫下了沒有進一步說明的示例，假定所有人都熟悉它們。然后我想：人們知道這些是機器學習的例子嗎?

　　讓我們考慮一些。

　　自然語言處理，例如翻譯。如果您認為百度翻譯是一本非常好的字典，請再考慮一下。百度翻譯本質上是一組機器學習算法。百度不需要更新百度 Translate;它會根據不同單詞的使用情況自動更新。

　　哦，哇 還有什么?

　　雖然仍然是主題，但Siri，Alexa，Cortana都是語音識別和合成的實例。有些技術可以使這些助手識別或發音以前從未聽過的單詞。他們現在能做的事令人難以置信，但在不久的將來，它們將給人留下深刻的印象!

　　SPAM過濾。令人印象深刻，但值得注意的是，SPAM不再遵循一組規則。它自己了解了什么是垃圾郵件，什么不是垃圾郵件。

　　推薦系統。Netflix，淘寶，Facebook。推薦給您的所有內容都取決于您的搜索活動，喜歡，以前的行為等等。一個人不可能像這些網站一樣提出適合您的推薦。最重要的是，他們跨平臺，跨設備和跨應用程序執行此操作。盡管有些人認為它是侵入性的，但通常情況下，數據不是由人處理的。通常，它是如此復雜，以至于人類無法掌握它。但是，機器將賣方與買方配對，將電影與潛在觀眾配對，將照片與希望觀看的人配對。這極大地改善了我們的生活。

　　說到這，淘寶擁有如此出色的機器學習算法，它們可以高度確定地預測您將購買什么以及何時購買。那么，他們如何處理這些信息?他們將產品運送到最近的倉庫，因此您可以在當天訂購并收到產品。難以置信!

　　金融機器學習

　　我們名單上的下一個是金融交易。交易涉及隨機行為，不斷變化的數據以及從政治到司法的各種因素，這些因素與傳統金融相距甚遠。盡管金融家無法預測很多這種行為，但是機器學習算法會照顧到這種情況，并且對市場的變化做出響應的速度比人們想象的要快。

　　這些都是業務實現，但還有更多。您可以預測員工是否會留在公司或離開公司，或者可以確定客戶是否值得您光顧-他們可能會從競爭對手那里購買還是根本不購買。您可以優化流程，預測銷售，發現隱藏的機會。機器學習為機會開辟了一個全新的世界，對于在公司戰略部門工作的人們來說，這是一個夢想成真。

　　無論如何，這些已在這里使用。然后，我們將進入自動駕駛汽車的新境界。

　　機器學習算法

　　直到最近幾年，無人駕駛汽車還是科幻小說。好吧，不再了。自動駕駛汽車已經驅動了數百萬英里(即使不是數十億英里)。那是怎么發生的?沒有一套規則。而是一組機器學習算法，使汽車學習了如何極其安全有效地駕駛。

　　我們可以繼續學習幾個小時，但我相信您的主旨是：“為什么要使用機器學習”。

　　因此，對您來說，這不是為什么的問題，而是如何的問題。

　　這就是我們的Python機器學習課程所要解決的問題。蓬勃發展的數據科學事業中最重要的技能之一-如何創建機器學習算法!

　　如何創建機器學習算法?

　　假設我們已經提供了輸入數據，創建機器學習算法最終意味著建立一個輸出正確信息的模型。

　　現在，將此模型視為黑匣子。我們提供輸入，并提供輸出。例如，考慮到過去幾天的氣象信息，我們可能想創建一個預測明天天氣的模型。我們將輸入模型的輸入可以是度量，例如溫度，濕度和降水。我們將獲得的輸出將是明天的天氣預報。

　　現在，在對模型的輸出感到滿意和自信之前，我們必須訓練模型。訓練是機器學習中的核心概念，因為這是模型學習如何理解輸入數據的過程。訓練完模型后，我們可以簡單地將其輸入數據并獲得輸出。

　　如何訓練機器學習算法?

　　訓練算法背后的基本邏輯涉及四個要素：

　　a.數據

　　b.模型

　　c.目標函數

　　d.優化算法

　　讓我們探索每個。

　　首先，我們必須準備一定數量的數據進行訓練。

　　通常，這是歷史數據，很容易獲得。

　　其次，我們需要一個模型。

　　我們可以訓練的最簡單模型是線性模型。在天氣預報示例中，這將意味著找到一些系數，將每個變量與它們相乘，然后將所有結果求和以得到輸出。但是，正如我們稍后將看到的那樣，線性模型只是冰山一角。依靠線性模型，深度機器學習使我們可以創建復雜的非線性模型。它們通常比簡單的線性關系更好地擬合數據。

　　第三個要素是目標函數。

　　到目前為止，我們獲取了數據，并將其輸入到模型中，并獲得了輸出。當然，我們希望此輸出盡可能接近實際情況。大數據分析機器學習AI入門指南https://www.aaa-cg.com.cn/data/2273.html這就是目標函數出現的地方。它估計平均而言，模型輸出的正確性。整個機器學習框架歸結為優化此功能。例如，如果我們的函數正在測量模型的預測誤差，則我們希望將該誤差最小化，或者換句話說，將目標函數最小化。

　　我們最后的要素是優化算法。它由機制組成，通過這些機制我們可以更改模型的參數以優化目標函數。例如，如果我們的天氣預報模型為：

　　明天的天氣等于：W1乘以溫度，W2乘以濕度，優化算法可能會經過以下值：

　　W1和W2是將更改的參數。對于每組參數，我們將計算目標函數。然后，我們將選擇具有最高預測能力的模型。我們怎么知道哪一個最好?好吧，那將是具有最佳目標函數的那個，不是嗎?好的。大!

　　您是否注意到我們說了四個成分，而不是說了四個步驟?這是有意的，因為機器學習過程是迭代的。我們將數據輸入模型，并通過目標函數比較準確性。然后，我們更改模型的參數并重復操作。當我們達到無法再優化或不需要優化的程度時，我們將停止，因為我們已經找到了解決問題的足夠好的解決方案。

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三、什么是學習和機器學習？

機器學習(Machine Learning)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能，它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。

學習，是指通過閱讀、聽講、思考、研究、實踐等途徑獲得知識和技能的過程。學習分為狹義與廣義兩種：狹義：通過閱讀、聽講、研究、觀察、理解、探索、實驗、實踐等手段獲得知識或技能的過程，是一種使個體可以得到持續變化（知識和技能，方法與過程，情感與價值的改善和升華）的行為方式。例如:通過學校教育獲得知識的過程。廣義：是人在生活過程中，通過獲得經驗而產生的行為或行為潛能的相對持久的方式。次廣義學習指人類的學習。