概述
一、为什么需要机器学习?
有些任务直接编码较为复杂,我们不能处理所有的细微之处和简单编码,因此,机器学习很有必要。相反,我们向机器学习算法提供大量数据,让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如:在新的杂乱照明场景内,从新的角度识别三维物体;编写一个计算信用卡交易诈骗概率的程序。
机器学习方法如下:它没有为每个特定的任务编写相应的程序,而是收集大量事例,为给定输入指定正确输出。算法利用这些事例产生程序。该程序与手写程序不同,可能包含数百万的数据量,也适用于新事例以及训练过的数据。若数据改变,程序在新数据上训练且被更新。大量的计算比支付手写程序要便宜的多。
机器学习的应用如下:
1、模式识别:识别实际场景的面部或表情、语言识别。
2、识别异常:信用卡交易顺序异常,核电厂传感器读数模式异常。
3、预测:未来股价或货币汇率,个人观影喜好。
人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异?
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机器学习已经被广泛应用,但是入行机器学习主要难在哪里?
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最后
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