人工智能深度学习
目录
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
机器学习的范围
模式识别
数据挖掘
统计学习
计算机视觉
语音识别
自然语言处理
机器学习的方法
回归算法
神经网络
SVM（支持向量机）
聚类算法
降维算法
推荐算法
其他
机器学习的分类
机器学习模型的评估
机器学习的应用
机器学习的子类--深度学习
机器学习的父类--人工智能
人工智能
人类凭借直觉可轻松应对的问题包括但不限于自然语言理解、图像识别以及语音识别等领域的挑战；对于计算机而言则极为困难；而人工智能领域正是致力于解答这些问题。
深度学习
其核心就是通过自动化的方式提取并整合简单的特征以形成更加复杂的特征从而实现问题的解决
机器学习
机器学习是一种能够赋予机器具备自主学习能力的方法,使其能够实现超越传统程序设计能力所处理的任务。但从实践的意义上来说,
机器学习是一种基于数据进行处理的技术手段；它通过建立模型来完成训练，并进而用于预测过程。
神经网络
最初属于生物学领域的一个概念，在科学研究中通常由大脑中的神经元构成，并包含多个连接点（触点）等基本单元组成的一种网络结构。这种结构以帮助生物进行思考与行动为特点，并用于产生意识或认知功能。随着对仿生智能系统研究的深入发展，在人工智能领域逐渐形成了人工神经网络这一技术框架
机器学习的范围
机器学习在模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别以及自然语言处理等领域之间具有紧密的关联。
模式识别
模式识别与机器学习之间存在直接关联。两者的主要区别在于：模式识别起源于工业领域作为一个独立的概念；而机器学习则主要源自于计算机科学的发展。正如《Pattern Recognition And Machine Learning》一书中所述，“模式识别源自工业领域；而机器学习则源于计算机科学”。然而，在过去十年间这两者都经历了快速的发展，并逐渐展现出高度的一致性特征。
数据挖掘
数据挖掘是机器学习与数据库结合的产物。过去几年中数据挖掘的概念已经深入人心，并被广泛认同为一种具有高度争议性的术语。实际上它等同于过度炒作的一种表现形式。无论何时有人谈及数据挖掘总会试图强调其潜力巨大以及带来的巨大收益例如从海量数据中提取财富以及将无用的数据转化为潜在的价值等等。然而即便个人具备挖掘财富的能力也未必能真正获得财富反而可能只是浪费了资源（即所谓的"石头"）。这种说法的核心含义在于数据挖掘本质上是一种思维方式它指导我们从数据中发现隐藏的知识但这并不意味着每个数据都能经得住检验最终产出具有商业价值的结果因此不宜对其过度吹捧一个系统单纯地部署了数据挖掘模块并不会因此变得无所不能（这是IBM经常夸大宣传的地方）相反拥有数据分析思维并对其深入理解的人才是关键只有他们才能从复杂的数据中发现模式从而为业务流程的优化提供指导建议大多数情况下那些所谓的"算法优化"都是对现有机器学习技术在数据库环境下的应用而言
统计学习
统计学习在很大程度上等同于机器学习。
从学科分类的角度来看,统计学与机器学习领域有着高度交叉。
基于现有的研究可知,在机器学习的发展过程中,统计学提供了大量理论基础和方法论支持。
例如,在统计学科的发展历程中,支持向量机算法作为一种重要的分类方法而被广泛应用于各种领域。
计算机视觉
计算机视觉可被定义为图像处理与机器学习的结合。其中，图像处理技术则用于将图像转换为适合机器学习模型使用的输入形式；而机器学习则负责从图像中识别出相关模式。其应用领域极为广泛，在百度识图、手写字符识别以及车牌识别等多个方面均有实际运用。该领域不仅展现出巨大的发展潜力，在研究方向上也备受关注。随着深度学习等新兴领域的快速发展，在提升图像识别效果方面发挥着重要作用；因此未来计算机视觉的发展前景不可限量。
语音识别
由...构成。
它包括了音频处理技术和机器学习。
通常不会单独使用；通常会与其他技术结合。
目前的应用包括像苹果的Siri这样的工具。
由...构成。
它包括了音频处理技术和机器学习。
通常不会单独使用；通常会与其他技术结合。
目前的应用包括像苹果的Siri这样的工具。
自然语言处理
自然语言处理是文本分析与机器学习技术的结合体。作为一门研究如何使机器有效理解和生成人类语言的技术领域，在这一领域中编译原理相关技术得到了广泛应用。例如，在语法分析层面主要依赖于语义分析、机器学习等技术手段。值得注意的是，在这一层面上，则主要依赖于语义分析、机器学习等技术手段。按照百度机器学习专家余凯的说法，“听与看”，说白了就是阿猫和阿狗都会的事儿，“而只有语言才是人类独有的”。如何实现人工智能系统对自然语言的深层理解成为当前研究和技术发展的重要方向。
机器学习的方法
回归算法
大多数机器学习课程都会最先教授学生一种叫做"回归分析"的技术。这种技术之所以能够成为初始教学对象有其特殊原因：首先是因为它相对而言较为简单明了，在帮助学生从统计学知识顺利过渡至机器学习领域方面具有显著优势；其次则是因为它构成了后续多种复杂技术的基础框架。掌握这一技术对于深入理解其他更为复杂的机器学习方法至关重要。在这一核心知识体系下又衍生出两大关键类型：线性回归与逻辑回归
在实现层面的话，在机器学习算法中，在实现层面而言
逻辑回归算法划分边界大多呈线性特征（但也存在通过逻辑回归划分非线性边界的情况），然而，在数据样本数量庞大时这类模型的处理效率会显著下降）。这表明，在两类间分界面呈现非线性特征时，基于逻辑回归的方法其表现力和适用范围也会相应受限。
神经网络
我们来探讨一下一个基本的人工神经网络结构。在该网络体系中,它由三层组成:输入层面,中间(或称为隐藏)层面以及输出层面.其中,输入层面主要负责接收外部信息信号,中间(或隐藏)层面则承担着对数据进行分解并进行信息处理的任务,而最终处理后的结果则整合到输出层面.每一层次中的每一个圆形符号代表了一个计算单元,这可以被视作模拟了一个简单的神经元.若干这样的计算单元组合成一层,而多层这样的结构则共同构成了一个人工神经网络(ANN).
在神经网络体系中，各处理单元本质上都是一个逻辑回归模型。该逻辑回归模型接收上一层传递过来的输入数据，并将预测结果传递给下一个层次进行计算与分析。基于此方式运作下，在复杂场景下神经网络能够实现高度灵活且精确的分类任务。
SVM（支持向量机）
可以说支持向量机算法在某种程度上强化了逻辑回归算法。具体而言，在赋予逻辑回归模型更为严格的优化约束下，支持向量机方法能够生成比传统方法更为精确的分类边界。然而，在缺乏特定函数手段的情况下，则无法断定该方法必然优于其他线性分类工具。
但是，在与高斯‘核’的深度融合下，支持向量机展现出卓越的能力去刻画复杂的空间分界面，并最终实现了令人满意的分类效果。值得注意的是，“核”作为一种特殊的函数，在其核心特征在于能够将低维空间映射至高维空间从而拓展数据的表现力。
如何在二维空间划分出一个圆形的分类边界？在二维空间实现这一目标可能较为复杂。然而，通过核函数将低维空间映射到高维空间后，在高维空间中只需利用一个线性超平面就能实现类似效果。即，在高维特征空间中进行线性分割等价于低维输入空间中的非线性分割方式。因此，在三维空间中进行线性划分相当于实现了二维空间中的非线性分类效果。
支持向量机被描述为一种具有丰富数学背景的机器学习方法（相比之下，则更多地融合了生物科学元素）。其核心技术部分表明：将数据从低维空间提升至高维空间并不会显著提高计算复杂度。基于这一特性，在使用支持向量机时不仅能够保证较高的运行效率，并且仍可实现优异的分类性能。由此可见，在90年代后期该方法始终处于机器学习领域的核心地位，并成功替代了传统的神经网络方法。然而随着深度学习技术的发展与普及，在这一领域目前仍面临着新的挑战与变革
聚类算法
无监督学习中最具代表性的是聚类分析技术。让我们以一个二维数据集为例说明这一过程：假设每个数据样本有两个特征指标。我的目标是通过聚类分析给这些具有不同特征的样本分配不同的类别标签。具体而言，在无监督学习中我们主要关注的是根据样本间的相似性关系自动划分群体结构。
降维算法
降维度算法也是一种非监督学习方法，在机器学习领域中占据重要地位。它的核心功能在于将数据从高维空间降至低维空间中，并提取出最具代表性的特征信息。
减少维度的过程不仅能够有效降低大量特征的数量，并且还能显著提升机器学习模型的整体性能。借助降维技术可以将高维度的数据集缩减至较低维度而不丢失关键信息。值得注意的是，在实际应用中该方法的一个重要优势是可以直观展示多变量数据。例如在某些应用场景中我们可以将5个变量浓缩为2个综合指标以方便后续分析工作。该方法的主要代表是以主成分分析法为基础的经典PCA算法（Principal Component Analysis）。
推荐算法
如今推荐算法已成为行业内非常受欢迎的一种技术手段，在电子商务领域中像亚马逊阿里巴巴集团旗下的天猫以及京东这样的平台广泛采用了这项技术其主要优势在于能够精准识别并推送给每位用户最合乎口味的商品或服务从而显著提升了用户的购买意愿和企业的盈利能力
一类是基于内容的个性化推荐方案...将通过分析用户的购买记录或偏好信息所推荐的相关商品...必须为每个商品设置多个关键词或标签...从而能够识别出与用户已购商品高度相关的商品类别...其优点在于能够精准匹配用户的兴趣需求...但由于每件商品都需要附加相关的标签信息...导致工作量相对较大。
另一种推荐策略是基于用户相似度的推荐机制，则是将与目标用户具有相似兴趣的目标群体购买的商品进行智能匹配，并通过算法分析流程识别出相关商品以供推送。
两种推荐各有优劣，在 typical 电商应用中, 通常会结合运用. 在推荐算法领域, 最著名的算法莫过于协同过滤方法.
其他
除了之前提到的一些算法之外，在机器学习领域中还有其他诸多相关的技术与方法。例如高斯判别法朴素贝叶斯模型以及决策树等其他相关方法都是这一领域的基础与核心内容。然而值得强调的是那些被广泛采用并具有显著应用效果的基础方法包括线性回归支持向量机以及随机森林等分类器它们的应用范围非常广并且覆盖了数据科学的主要分析方向因此在实际应用中表现最为全面与代表性强目前机器学习界的显著特点是算法种类极其丰富并且呈现出多元化发展的态势
对下面的内容进行总结：基于训练数据是否带有标签特征值的有无情况，则可将上述方法划分为监督学习方法与非监督学习方法两大类别；然而这种推荐方法却具有其独特性：它既不归类于监督学习范畴亦不归属非监督学习范畴而是单独构成一类独立的类别
机器学习的分类
目前机器学习主流分为：监督学习，无监督学习，强化学习。
监督学习是最常用的机器学习方法之一，在这一领域中其核心特点是利用带有明确标签的数据来进行建模分析。具体而言，在监督学习过程中, 模型旨在通过训练准确识别并赋予未标记的新样本正确的分类标记。作为一个典型的应用场景, 对于电子邮件来说, 我们可以将其应用到垃圾邮件识别这一任务上: 在初始阶段, 我们会选取一批包含已标注实例的数据集来建立模型的基础知识库. 通过持续优化, 模型能够逐步捕捉到特征与类别之间的内在关联, 并不断提升其识别能力. 一旦完成培训后, 对于未标注的新样本, 我们会利用已经建立起来的知识体系对其进行分析判断, 最终给出相应的分类结果.
b) 无监督学习常被应用于数据挖掘领域，在处理大量未标注的数据时能够揭示其中潜在的规律性。这种学习方法主要包括以下几种：聚类分析、异常点检测以及降维技术。
其训练数据为非监督型，并且其训练目标是能够实现对观察值进行分类或识别等操作。例如，在无监督学习中（即无需预先提供任何额外指导的情况下），系统仅根据每张'猫'的照片特征信息即可将其从大量不同类型的照片中识别出来。
强化学习常用于机器人技术领域（如机械狗），它根据机器人当前所处的状态来设计算法目标。其工作流程通常是：将机器人放置于特定环境中，在此环境中机器人能够持续不断进行自我优化，并根据环境给予积极或消极的反馈进行学习调整。机器会从以往的行动经验中不断进化改进，并最终积累最优的知识体系以实现最佳的行为决策能力。
机器学习模型的评估
以猫图像识别为例，在这一过程中假设通过训练学习算法后能够实现一定的分类效果。具体而言，在这四个样本中我们对其进行了系统性评估，并对每个结果进行了详细分析和记录
常见的评估标准主要包括准确度、召回能力以及精确度三项指标中的一项是准确性
Precision = TP/（TP+FP），表示我们抓到的人中，抓对了的比例；
Recall = TP/ （TP+FN），表示我们抓到的坏人占所有坏人的比例；
准确率 = （TP + TN）/ All ，用来衡量（将好人正确分类为好人、坏人正确分类为坏人）的正确程度。
三个指标越高，表示算法的适应性越好。
机器学习的应用
机器学习与大数据的融合带来了巨大的价值。随着机器学习技术的进步发展，数据被用来预测未来的趋势和结果。对于人类而言，在经验上越丰富，则其在认识世界、把握未来方面的能力就越强。经验丰富的个体在面对问题时往往能更快捷地找到解决方案。
机器学习界的名言：优秀的机器学习应用在于拥有最丰富的数据集而非最优的算法！
在大数据时代背景下
机器学习的子类--深度学习
2006年，在《Science》科学杂志上发表的文章阐述了两个主要论点。
多隐层神经网络具备出色的功能性，在提取数据特征方面展现出独特的优势，在一定程度上更为深入地刻画了数据的本质特性；这种特性有助于实现数据可视化和分类任务；
2.深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化” 来有效克服。
通过这一发现不仅消除了传统神经网络在计算上的难题而且也展示了多层次结构在提高学习能力方面的显著优势从那以后神经网络在机器学习领域确立了重要地位而具有多个隐藏层特征的结构则被称为深度神经网络基于这种结构的学习方法则被命名为深度学习
目前业界多样化的图像识别技术和语音识别技术的进步主要源于深度学习的发展，在文章开篇提到的Cortana等语音助手之外还涵盖了若干图像识别应用领域，在这其中具有代表性的是下图所示的具体应用场景
深度学习是机器学习的重要组成部分。随着深度学习的发展状况得到了显著提升，在一定程度上加强了机器 learning 的地位，并进一步激发了相关领域对人工智能这一目标的关注程度。
机器学习的父类--人工智能
人工智能是机器学习的超类。深度学习则是机器学习的一个下属类别。也就是通过图表来展示它们之间的关系。
总体而言，在过去几十年中，在各个历史时期中的人工智能发展都取得了显著成就：从初期的人工智能研究主要集中在"逻辑推理"这一基础层面上，在随后的时间里逐步向"专家系统"等更高层次的技术体系演进；这些进展确实为我们与机器实现智能交流迈进了一步；但与真正意义上实现通用智能相比仍需努力；随着机器学习技术的诞生以及深度神经网络理论的成功应用，在图像识别和语音识别等特定领域已经实现了突破性的进展；推动了人工智能领域的革命性发展；而基于深度学习算法的进步使得许多复杂任务得以被解决；其中最引人注目的就是计算机视觉方面的突破——基于深度神经网络的学习算法已经在多个子领域展现出了超越人类的能力水平
再次审视机器人的制造过程，在具备了强大的计算能力、海量的数据存储能力、高效的检索系统、快速响应的能力以及严谨的逻辑推理能力之后，在再加上一个智慧的核心支持下，人工智能或许会真正实现其设想——这正是现代机器学习技术发展现状下推动人工智能可能逐步走向现实的重要因素之一
人工智能的发展可能不仅仅受限于机器学习；而更依赖于前面所述之中的深度学习这一技术。因为其模拟了人类大脑的基本架构，在视觉识别与语音识别等方面取得了显著地突破性进展——这使得原有基于机器学习的技术难以望其项背。因此很可能成为推动实现人工智能的核心技术。无论是谷歌的大脑项目还是百度的人工智能战略——都是建立在海量层次之上的深度神经网络体系之上。借助于这一革命性的技术手段，在不久将来一个具备人类智慧水平的人工智能系统很可能真正实现
