今天帶您一起來了解下關于人工智能的基礎知識。

01、機器學習是什么

      機器學習的核心是，“用算法解析數據，從中學習，然后對某些事物做出決定或預測�！边@意味著，你無需明確地編程計算機來執行任務，而是教計算機如何開發算法來完成任務。機器學習主要有三種類型，它們各有優缺點，分別是：監督學習，無監督學習和強化學習。

1. 監督學習

      監督學習的兩種主要類型是分類和回歸。在分類中，訓練的機器將把一組數據分成特定的類。比如郵箱的垃圾郵件過濾器，過濾器分析之前標記為垃圾郵件的郵件，并將其與新郵件進行比較。如果達到某個百分比，則這些新郵件會被標記為垃圾郵件，并發送到相應的文件夾；不像垃圾郵件的將被歸類為正常并發送到收件箱。

      第二種是回歸。在回歸中，機器使用先前標注的數據來預測未來。比如天氣應用。利用天氣的相關歷史數據（即平均溫度，濕度和降水量），手機的天氣應用可以查看當前天氣，并對一定時間范圍內的天氣進行預測。

2. 無監督學習

      在無監督學習中，數據是未標注的。由于現實中，大多數的數據都是未標注的，因此這些算法特別有用。

      無監督學習分為聚類和降維。聚類用于根據屬性和行為對象進行分組。這與分類不同，因為這些組不會提供給你。聚類將一個組劃分為不同的子組（例如，根據年齡和婚姻狀況），然后進行有針對性的營銷。另一方面，降維涉及通過查找共性來減少數據集的變量。大多數數據可視化使用降維來識別趨勢和規則。

3. 強化學習

      強化學習使用機器的歷史和經驗來做出決策。強化學習的經典應用是游戲。與監督和無監督學習相反，強化學習不注重提供“正確”的答案或輸出。相反，它專注于性能，這類似人類根據積極和消極后果進行學習。如果孩子碰到了熱爐，他很快就會學會不再重復這個動作。同樣在國際象棋中，計算機可以學習不將王移動到對手的棋子可以到達的地方。根據這個原理，在游戲中機器能夠最終擊敗頂級的人類玩家。

02、機器學習的發展歷程

      機器學習的最早由貝葉斯在1783年發表的同名定理中提出。貝葉斯定理根據類似事件的歷史數據得出事件的可能性。換句話說，貝葉斯定理是一種從經驗中學習的數學方法，這也是機器學習的基本思想。

      幾個世紀后的1950年，計算機科學家艾倫·圖靈發明了圖靈測試，計算機通過文本對話，從而讓人類認為與其交談的是人而不是計算機。圖靈認為，只有當機器通過這項測試才能被認為是“智能的”。

      在此之后不久，1952年，亞瑟·塞繆爾開發了第一個真正的機器學習程序，在簡單的跳棋游戲中，計算機能夠根據之前的游戲學習策略，并提高之后的表現。接下來是1963年，唐納德·米基開發了基于強化學習的tic-tac-toe項目。

      機器學習的最大突破是2006年深度學習的發展。深度學習是機器學習的一個類別，旨在模仿人類大腦的思維過程，通常用于圖像和語音識別。

      如今我們使用的許多技術都不離開深度學習。你是否曾將照片上傳到Facebook帳戶，并標記圖中的人物？Facebook正在使用神經網絡識別照片中的人臉。還有Siri，當你向iPhone詢問今天棒球比賽的比分時，你的語音將通過復雜的語音解析算法進行分析。沒有深度學習，這一切都將難以實現。

03、機器學習的原理

      初學者們要注意了，如果想完全理解大多數機器學習算法，那么必須對一些關鍵數學概念有基本了解。但不要害怕，這些概念很簡單，有些可能你已經掌握了。機器學習涉及到線性代數、微積分、概率和統計。

6. 深度學習和神經網絡算法

      人工神經網絡算法基于生物神經網絡的結構。深度學習采用神經網絡模型并對其進行更新。它們是大型且極其復雜的神經網絡，使用少量標注數據和大量未標注數據。神經網絡和深度學習具有許多輸入，這些輸入在產生一個或多個輸出之前要通過若干隱藏層。這些連接形成一個特定的循環，模仿人腦處理信息和建立邏輯聯系的方式。此外，隨著算法的運行，隱藏層通常會變得更小、更細微。

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