一、AI、ML、DL三者 关系
- AL：人工智能：像人那样理性思考，像人那样合理活动，最终目标是模拟代替人
- ML：机器学习：给模型大量的训练数据 ，从数据中获取规律，来一个数据产生一个预测
- DL：深度学习：也叫深度神经网络，模拟大脑神经元
三者关系：包含关系
- 深度学习是机器学习的一种方法
- 机器学习是实现人工智能的一种途径
二、人工智能发展史
- 1956年人工智能元年
- 2012年计算机视觉深度神经网络方法研究兴起
- 2017年自然语言处理应用大幕拉开
- 2022年chatGPT的出现，引起AIGC的发展
三、机器学习发展的三要素
数据、算法、算力
其中数据决定训练模型的上限，数据有一些常见术语样本、特征、标签、训练集、测试集，（详见下节）
算法包括分类、回归、聚类
算力包括
- CPU(中央处理单元):主要适合IO密集型的任务
- GPU((图形处理单元):主要适合计算密集型任务
- TPU(张量处理单元):专门针对大型网络训练而设计的一款处理器(谷歌开发)
四、机器学习的分类（详见下节）
- 有监督学习
- 无监督学习
- 半监督学习
- 强化学习
五、以往的学习方式与机器学习方式的区别
以往：基于规则的学习 ，程序员手动输入规则if-else 进行预测
机器学习：基于模型的学习，机器从数据中自动学习规律 预测结果