人工智能实践Tensorflow笔记:人工智能概述-1

简介: 人工智能实践Tensorflow笔记:人工智能概述-1

一些基本概念

人工智能:机器模拟人的意识和思维

机器学习: 是一种统计学方法,计算机利用已有数据,得出某种模型,再利用此模型预测结果

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特点:随经验的增加,效果会变好

举例: 决策树模型

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机器学习三要素:数据、算法、算力

深度学习:深层次神经网络,源于对生物脑神经元结构的研究。

神经网络: 是基于神经元结构的,是输入乘以权重,再求和,再过非线

性函数的过程

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人脑神经网络:随着人的成长,脑神经网络是在渐渐变粗变壮

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神经网络的发展历史

感知机 -》反向传播方法 —》 深层次神经网络

机器学习的主要应用:

1、对连续数据的 预测

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2、对离散数据的 分类

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机器学习应用领域:

计算机视觉,语音识别,自然语言处理

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