机器学习介绍、原理及应用场景
学习建议:课程分为几个模块 知识点 思维导图
大数据:海量数据的存储、海量数据的计算 基于历史数据的总结统计 BI
机器学习:通过历史数据展望未来 AI
深度学习:神经网络,将算法使用神经元的格式串联起来
机器学习的应用场景:
语音交互软件:苹果的siri 小米的小爱同学,也是一种预测
谷歌 预测H1N1病毒在美国一个小镇爆发的可能
IBM 智能医疗人工智能 沃森 仅花10分钟就诊断出一名60多岁女性患有一种罕见的白血病,并提供个性化诊疗方案。193米资料,2千万份罕见病文献。低级医生会因为机器学习失业
推荐系统:QQ好友推荐、亚马逊32%订单来自推荐系统、京东17%,数据质量不如国外
无人驾驶:5G,微基站,全方位覆盖信号,
边缘计算:八爪鱼
为什么机器学习可以展望未来?
人工智能:目标,让机器变的智能
机器学习:是实现人工智能的手段
非常傻 => 智能
经验 + 思维 = 规律
数据 + 算法 = 模型
训练模型就是找规律
数据量决定了模型的高度,算法只是逼近这个高度
提高模型准确性的方法:
1、提高数据量和算法
2、提高数据量
3、提高算法
大数据是机器学习的根基
标签:场景,机器,人工智能,学习,算法,数据量,原理,数据 来源: https://www.cnblogs.com/xiyouzhi/p/12838772.html
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