我是靠谱客的博主 哭泣芝麻,最近开发中收集的这篇文章主要介绍数据分析知识网梳理,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

很久之前在微信上看到的对人工智能不同层次的数理,收获是这份知识单考虑了数据分析的哲学

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人工智能的深渊

来自:微信号“全球人工智能”

不同层对人工智能的理解水平

第一层:小白水平

奇点、机器人、机器人三定律、图灵测试、消灭工作、毁灭人类、西部世界、意识、阿尔法狗

 

第二层:看懂正经科技媒体水平

机器学习、神经网络、深度学习、数据挖掘、知识图谱、分类、聚类、预测、回归、时间序列分析、概率论、演绎、熵、专家系统、机器翻译、推荐系统、自然语言处理、知识库、自助驾驶、人脸识别、语音助手

 

第三层:开始了解AI技术水平

正则表达式、图搜索、启发式搜索、最小二乘、模拟退火、命题逻辑、一阶逻辑、自然演绎、自动机、形式文法、特征工程、分布式学习、增量学习、动态规划、约束规划、逻辑程序、Prolog、Lisp/Scheme/Clojure,对话系统,高斯分布,贝叶斯网络,自动规划,线性回归,局域回归,生成模型,辨别模型,朴素贝叶斯,逻辑回归,BP网络,核方法,矩阵分解,主分量分析PCA,支持向量机SVM,马尔科夫随机场MRF,框架问题,决策树,随机森林,感知机,KNN学习,语音模型,分词,实体识别,关系提取,句法分析,语义分析,篇章分析,情感分析,文本摘要,TFIDF,LDA,卷积滤波

 

第四层:开始理解什么AI的水平

二阶逻辑,自动定理证明,SAT问题,CSP问题,描述逻辑,本体论,RDF/OWL,答题规划,概念图,Cyc,概念修正,因果分析,过程规则,推理解释,前向链推理,反向链推理,逻辑归结,模糊推理,语义网,多agent系统,竞争神经网络,自组织特征映射,贝叶斯神经网络,期望最大化,图模型,分布检验,MCMC采样,Gibbs采样,隐马尔可夫模型HMM,Hopfield网络,放射基网络,规则学习,句法归纳,遗传算法,进化程序,强化学习,迁移学习、表示学习、集成学习、细胞自动机、人工生命、卡尔曼滤波、傅里叶变换、马尔科夫决策过程MCP、卷积神经网络、循环神经网络、提升方法、排序学习、奥卡姆剃刀、Haskell

 

第五层:渐渐远离人类的水平

模型论,可能世界模型,局部语义论,范畴论,Institution 论,推理复杂论,图灵机,Wang拼图问题,逻辑规约,情境论,模态逻辑,时态逻辑,域态逻辑,事件演算,空间逻辑,认知逻辑,非单调推理,缺省逻辑,四值逻辑,Circuscription,认知机器人,分布式推理,不动点,VC理论,PAC可学习性,随机过程,公理集合论,Lambda演算,递归论,效用论,博弈论,哥德尔不完备,无免费午餐定理,渐进逼近定理,微分动力系统,势函数,选择公理,流行学习,低维嵌入,变分推断

 

第六层:欢迎加入硅基的水平

超递归可枚举计算,不可计算实数神经网络,量子计算,计算认识论,语义信息论,Kolmogorov-Chaitin复杂性,计算学习理论,社会机器,元认知,元逻辑,外记忆,心智扩展,心物问题,自私的Meme


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第二个是地铁图,似乎过时了?虽然好看,但是层次不是很清晰,给出了一个大致的方面和方向


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第三




最后

以上就是哭泣芝麻为你收集整理的数据分析知识网梳理的全部内容,希望文章能够帮你解决数据分析知识网梳理所遇到的程序开发问题。

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