深度学习-简介

一、几个概念

(1)what is ai including?

看一张图:

这里注意机器学习和深度学习的关系

(2)机器学习和模式识别有什么区别?

和机器学习同领域的有一个词叫做模式识别,二者有什么区别呢?

机器学习:根据样本训练模型,如训练好的神经网络是一个针对特定分类问题的模型,重点在于**"学习";**

模式识别:自己建立模型可画已有的特征,样本是用于估计模型中的参数。模式识别的落脚点是**"感知";关注如何让机器像人类一样去识别事物。模式识别通常是通过提取特征**来建立模型,而不是像机器学习那样自动调整模型参数。

(3)机器学习的产生?

废话少说,直接看图~:

(4)机器学习的应用?

(5)典型的机器学习过程

训练模型 + 测试模型

二、基本术语

模型、模式、数据集、样本(示例)、特征、属性空间、学习(训练)、训练数据、训练样本【训练数据中 的每一个样本】、训练集、假设【学得模型对应了关于数据的某种潜在规律】、标记、样例【用于标记信息的示例】、标记空间、分类、回归、测试、测试样本、泛化能力、

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