① 周志华的《机器学习》这本书怎么来学习

先把我网盘的这两本书,和一个word资料看一遍,基本可以懂了。
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② 一篇文章搞懂人工智能,机器学习和深度学习之间的区别

为了搞清三者关系,我们来看一张图:

如图所示:人工智能最大,此概念也最先问世;然后是机器学习,出现的稍晚;最后才是深度学习。

从低潮到繁荣

自从 1956 年计算机科学家们在达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)上确认人工智能这个术语以来,人们就不乏关于人工智能奇思妙想,研究人员也在不遗余力地研究。在此后的几十年间,人工智能先是被捧为人类文明光明未来的钥匙,后又被当作过于自大的异想天开而抛弃。

但是在过去几年中,人工智能出现了爆炸式的发展,尤其是 2015 年之后。大部分原因,要归功于图形处理器(GPU)的广泛应用,使得并行处理更快、更便宜、更强大。另外,人工智能的发展还得益于几乎无限的存储空间和海量数据的出现(大数据运动):图像、文本、交易数据、地图数据,应有尽有。

下面我们从发展的历程中来一一展开对人工智能、机器学习和深度学习的深度学习。

人工智能人工智能先驱们在达特茅斯开会时,心中的梦想是希望通过当时新兴的计算机,打造拥有相当于人类智能的复杂机器。这就是我们所说的“通用人工智能”(General AI)概念,拥有人类五感(甚至更多)、推理能力以及人类思维方式的神奇机器。在电影中我们已经看过无数这样的机器人,对人类友好的 C-3PO,以及人类的敌人终结者。通用人工智能机器至今只存在 于电影和科幻小说里,理由很简单:我们还实现不了,至少目前为止。

我们力所能及的,算是“弱人工智能”(Narrow AI):执行特定任务的水平与人类相当,甚至超越人类的技术。现实中有很多弱人工智能的例子。这些技术有人类智能的一面。但是它们是如何做到的?智能来自哪里?这就涉及到下一个同心圆:机器学习。

机器学习

机器学习是实现人工智能的一种方法。机器学习的概念来自早期的人工智能研究者,已经研究出的算法包括决策树学习、归纳逻辑编程、增强学习和贝叶斯网络等。简单来说,机器学习就是使用算法分析数据,从中学习并做出推断或预测。与传统的使用特定指令集手写软件不同,我们使用大量数据和算法来“训练”机器,由此带来机器学习如何完成任务。

许多年来,计算机视觉一直是机器学习最佳的领用领域之一,尽管还需要大量的手动编码才能完成任务。研究者会手动编写一些分类器(classifier),如边缘检测筛选器,帮助程序辨别物体的边界;图形检测分类器,判断物体是否有八个面;以及识别“S-T-O-P”的分类器。在这些手动编写的分类器的基础上,他们再开发用于理解图像的算法,并学习如何判断是否有停止标志。

但是由于计算机视觉和图像检测技术的滞后,经常容易出错。

深度学习

深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法,但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的:神经元之间的相互连接关系。但是,人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接,而人工神经网络中数据传播要经历不同的层,传播方向也不同。

举个例子,你可以将一张图片切分为小块,然后输入到神经网络的第一层中。在第一层中做初步计算,然后神经元将数据传至第二层。由第二层神经元执行任务,依次类推,直到最后一层,然后输出最终的结果。

每个神经元都会给其输入指定一个权重:相对于执行的任务该神经元的正确和错误程度。最终的输出由这些权重共同决定。因此,我们再来看看上面提到的停止标志示例。一张停止标志图像的属性,被一一细分,然后被神经元“检查”:形状、颜色、字符、标志大小和是否运动。神经网络的任务是判断这是否是一个停止标志。它将给出一个“概率向量”(probability vector),这其实是基于权重做出的猜测结果。在本文的示例中,系统可能会有 86% 的把握认定图像是一个停止标志,7% 的把握认为是一个限速标志,等等。网络架构然后会告知神经网络其判断是否正确。

不过,问题在于即使是最基础的神经网络也要耗费巨大的计算资源,因此当时不算是一个可行的方法。不过,以多伦多大学 Geoffrey Hinton 教授为首的一小批狂热研究者们坚持采用这种方法,最终让超级计算机能够并行执行该算法,并证明该算法的作用。如果我们回到停止标志那个例子,很有可能神经网络受训练的影响,会经常给出错误的答案。这说明还需要不断的训练。它需要成千上万张图片,甚至数百万张图片来训练,直到神经元输入的权重调整到非常精确,几乎每次都能够给出正确答案。不过值得庆幸的是Facebook 利用神经网络记住了你母亲的面孔;吴恩达 2012 年在谷歌实现了可以识别猫的神经网络。

如今,在某些情况下,通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类,这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋,并为比赛进行了大量的训练:不断的和自己比赛。

总结

人工智能的根本在于智能,而机器学习则是部署支持人工智能的计算方法。简单的将,人工智能是科学,机器学习是让机器变得更加智能的算法,机器学习在某种程度上成就了人工智能。

本文作者 Michael Copeland 曾是 WIRED 编辑,现在是硅谷知名投资机构 Andreessen Horowitz 的合伙人。

③ 为什么机器学习重要.人工智能与机器学习概述

首先,关于人工智能的定义,最核心的部分肯定是:自主意识和自我学习能力。
而机器学习的实现方式可以通过知识库。因此,如果按照现在的眼光去看人工智能,机器学习肯定是推动了人工智能发展的。

人工智能的学习能力分为两大部分,知识的学习和思维逻辑的学习重组。前者起点甚低,适应性训练都可以看作是学习;后者起点甚高,至今只可遥望和意味。
学习当然能扩大知识库、给知识库增加智慧;学习也能改进和重组逻辑模块,智能更强大,学习人工智能去51cto看看吧。不学习的人工智能就好比一个拒绝长大的孩子、顽固不化的老者,这只影响它的能力却不影响它的定义。因此学习不是必须的,而知识库是必须的,因为“知识库是学习的结果、问题的存在区间和求解的依据”。写在人工智能程式当中的“常识”,是一种隐含知识库,这是很难避免的现象。知识库可以通过学习、复制、人工编写、知识库再次学习而得来等等

④ 机器学习与人工智能究竟有何区别

机器学习才能有人工智能呢,可以到这边看看学习参观

⑤ 人工智能和机器学习有什么关系,人工智能更先进

人工智能是机器学习的基础,人工智能更先进,因为人工智能是机器学习的技术保障。

⑥ 深度解析人工智能,机器学习和深度学习的区别

人工智能(Artificial Intelligence)是让计来算机这台源机器能够象人一样思考,而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,使之不断改善自身的性能。深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层(神经网络)对数据进行高层抽象的算法。

⑦ 何为人工智能、机器学习和深度学习三者间的关系又是如何

随着计算机的快速发展,人工智能越来越火。我们每个人都时不时的听到人工智能,但是人工智能到底是什么?它和机器学习和深度学习到底是什么关系?


一、人工智能(ArtificialIntelligence)

一种基于神经网络的学习方法。深度学习使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。



为了更好理解,笔者画了下图来表述它们之间关系。



人工智能包括了机器学习和深度学习,机器学习包括了深度学习,他们是子类和父类的关系。

⑧ 南大周志华的《机器学习》这本书怎么样

周志华
Tom M.Mitchell,是卡内基梅隆大学的教授,讲授“机器学习”等多门课程;美国人工智能协会(AAAL)的大大;美国《Machine Learning》杂志、国际机器学习年度会议(ICML)的创始人;多种技术杂志的撰稿人,曾发表过许多文章,出版过多本专著,是机器学习领域的著名学者。

本书展示了机器学习中核心的算法和理论,并阐明了算法的运行过程。本书综合了许多的研究成果,例如统计学、人工智能、哲学、信息论、生物学、认知科学、计算复杂性和控制论等,并以此来理解问题的背景、算法和其中的隐含假定。本书可作为计算机专业 本科生、研究生教材,也可作为相关领域研究人员、教师的参考书。

⑨ 一篇文章讲清楚人工智能,机器学习和深度学习的区别

范畴不同,兴趣时间亦不同。搜索一下就知道,人工智能兴起于上世纪50年代;机器学习是人专工智能的子属集,兴起于上世纪80年代;深度学习是机器学习的子集,兴起于2010年左右。
人工智能讲的是能对外界的变化产生反馈的Agent;机器学习是一种实现人工智能的方法;深度学习是一种实现机器学习的技术。