手机单页网站,阜新市建设学校官方网站,非法网站怎么推广,服装网站建设运营规划前言#xff1a;Hello大家好#xff0c;我是小哥谈。本门课程将介绍人工智能相关概念#xff0c;重点讲解机器学习原理机器基本算法#xff08;监督学习及非监督学习#xff09;。使用python#xff0c;结合sklearn、jupyter-notebook进行编程#xff0c;介绍iris、匹马… 前言Hello大家好我是小哥谈。本门课程将介绍人工智能相关概念重点讲解机器学习原理机器基本算法监督学习及非监督学习。使用python结合sklearn、jupyter-notebook进行编程介绍iris、匹马印第安人数据集建立AI模型并评估其表现。本节课主要面向刚毕业高中生、大学生、硕士生等对AI行业充满向往的同学们 目录
1.人工智能是什么
2.如何入门人工智能
3.机器学习的主要类别有哪些
3.1 监督式学习
3.2 非监督式学习
3.3 强化学习
4.开发环境介绍及部署
4.1 Python介绍
4.2 scikit-learn介绍
4.3 jupyter notebook介绍
4.4 开发环境准备 1.人工智能是什么
人工智能英语Artificial Intelligence缩写为AI亦称机器智能指由人制造出来的可以表现出智能的机器。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体intelligent agent的研究与设计”智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯·卡普兰Andreas Kaplan和迈克尔·海恩莱因Michael Haenlein将人工智能定义为“系统正确解释外部数据从这些数据中学习并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的各分支领域都是深入且各不相通的因而涉及范围极广。
AI的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。当前有大量的工具应用了人工智能其中包括搜索和数学优化、逻辑推演。而基于仿生学、认知心理学以及基于概率论和经济学的算法等等也在逐步探索当中。思维来源于大脑而思维控制行为行为需要意志去实现而思维又是对所有数据采集的整理相当于数据库所以人工智能最后可能会演变为机器替换人类。
领域
人工智能行业所涵盖的领域主要有机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、数据挖掘、推荐系统等等... 分类
人工智能主要分弱人工智能、强人工智能和超人工智能三类其含义分别解释如下
弱人工智能Artificial Narrow Intelligence(ANI)弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。强人工智能Artificial General Intelligence(AGI)人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能人类能干的脑力活它都能干。超人工智能Artificial Super Intelligence(ASI)知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多包括科学创新、通识和社交技能等”。 总结♨️♨️♨️ 人工智能即让机器模拟人的各种能力包括感知、推理、创造、理解、语言、逻辑、社交、情感等等。 2.如何入门人工智能
人工智能AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支旨在理解智能的实质并生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
如果你想入门人工智能你需要了解机器学习和深度学习这两种实现人工智能的方法。机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动改进算法的方法从而使计算机能够解决一些复杂的问题。而深度学习是机器学习的一个分支它模仿人脑神经网络的工作原理通过构建深层次的神经网络来实现更加复杂的任务。 总结♨️♨️♨️ 机器学习是一种实现人工智能的方法而深度学习是一种实现机器学习的技术。 机器学习使用算法来解析数据并从中学习然后对真实世界中的事件作出决策和预测比如垃圾邮件检测、房价预测等。 深度学习模仿人类神经网络建立模型并进行数据分析比如人脸识别、语义理解、无人驾驶等。 要入门人工智能你可以从学习机器学习算法开始了解常见的机器学习算法和它们的应用。你还可以学习编程语言和工具如Python和TensorFlow来实现机器学习和深度学习模型。同时你可以通过参加在线课程、阅读相关书籍和论文以及参与项目实践来提升自己的人工智能技能。
总结来说人工智能入门涉及学习机器学习和深度学习的基本概念和方法掌握相关的编程语言和工具以及通过实践项目来应用所学知识。这将帮助你逐步了解和掌握人工智能的基础并为进一步深入研究奠定基础。 3.机器学习的主要类别有哪些
3.1 监督式学习
监督式学习是一种机器学习方法其中算法通过使用带有标签的训练数据集来学习模式和规律。在监督式学习中我们有一个包含输入特征和对应标签的训练数据集算法通过学习输入与标签之间的关系从而能够对新的输入进行预测或分类。
具体来说监督式学习的目标是通过找到一个函数将输入映射到输出。这个函数被称为模型它可以是线性模型、决策树、支持向量机、神经网络等等。在训练阶段模型使用训练数据集来调整自身的参数使其能够最好地拟合训练数据中的特征和标签之间的关系。然后在预测阶段模型可以根据已学习到的规律对新的输入进行预测或分类。
举个例子如果我们想构建一个垃圾邮件过滤器我们可以使用监督式学习。我们会收集一批已经标记好的电子邮件训练数据集其中包含了垃圾邮件和非垃圾邮件并提取出一些特征比如邮件中的单词、发件人信息等。然后我们使用这些特征和标签进行训练让模型学会识别垃圾邮件和非垃圾邮件之间的模式和规律。最后当我们有一个新的未标记的电子邮件时模型可以根据已学习到的规律预测它是垃圾邮件还是非垃圾邮件。
总结来说监督式学习是一种常用的机器学习方法通过使用带有标签的训练数据集来训练模型并用于预测或分类新的输入数据。
监督式学习核心步骤
1使用标签数据训练机器学习模型
“标签数据”是指由输入数据对应的正确的输出结果。“机器学习模型”将学习输入数据与之对应的输出结果间的函数关系。
2调用训练好的机器学习模型根据新的输入数据预测对应的结果。 3.2 非监督式学习
非监督式学习是机器学习的一种方法其目标是从无标签的数据中发现隐藏的结构、模式或关系。与监督式学习不同非监督式学习不需要预先提供标签或目标变量。相反它通过对数据进行聚类、降维或异常检测等技术来发现数据的内在结构。
在非监督式学习中算法主要关注数据本身的特征和相似性以便从中提取有用的信息。常见的非监督式学习算法包括聚类算法如K-means、层次聚类、降维算法如主成分分析、独立成分分析和关联规则挖掘算法如Apriori算法等。
非监督式学习在许多领域都有广泛的应用例如推荐系统、市场分割、图像分割、异常检测等。它可以帮助我们发现数据中的隐藏模式从而提供洞察力和决策支持。
相比于监督式学习非监督式学习不需要标签数据而是通过引入预先设定的优化准则进行模型训练比如自动将数据分为三类。 3.3 强化学习
强化学习是一种机器学习的方法它通过与环境的交互来学习如何做出最优决策。在强化学习中一个智能体从环境中观察到一系列状态并通过采取不同的行动来影响环境。智能体通过接收环境反馈的奖励或惩罚来评估自己的行动并利用这些信息来调整策略以最大化长期累积的奖励。
强化学习的核心思想是基于试错学习。智能体通过尝试不同的行动并观察结果逐步调整策略以获得更好的结果。这种学习方式类似于人类学习的方式通过不断实践和反馈来提高自己的技能。
强化学习在许多领域都有广泛应用包括机器人控制、游戏玩法、自动驾驶等。它能够处理复杂的决策问题并能够在没有明确标签的情况下进行学习。
强化学习的例子有马尔可夫决策过程Markov Decision Process。 总结♨️♨️♨️ 监督式学习基于数据及结果进行预测 非监督式学习从数据中挖掘关联性 强化学习通过与环境的交互来学习如何做出最优决策 4.开发环境介绍及部署
4.1 Python介绍
Python是一种高级、通用的编程语言它具有简单易学、可读性强的特点。Python语言的设计注重代码的简洁和可读性使得开发者能够更快速地编写清晰、可维护的代码。它广泛应用于数据分析、人工智能、网络开发、科学计算等领域。Python有丰富的第三方库和工具生态系统例如NumPy、Pandas、Django等这些库大大提高了开发效率。同时Python也是一种跨平台的语言可以在多个操作系统上运行。
Python语言特点
1解释性不需要编译成二进制代码可以直接从源代码运行。
2面向对象Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。
3可移植性由于它的开源本质可以在不同平台进行开发。
4高层语言无须考虑诸如如何管理程序使用的内存一类的底层细节 说明♨️♨️♨️ Python官网Welcome to Python.org 4.2 scikit-learn介绍
Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库它提供了许多用于数据预处理、建模和评估的工具和算法。它包含了各种常用的机器学习算法例如分类、回归、聚类、降维等。通过使用Scikit-learn你可以轻松地构建和训练机器学习模型并对其进行评估和优化。它还提供了丰富的功能例如特征提取、特征选择和模型选择等以帮助你更好地处理和分析数据。无论你是机器学习初学者还是专业人士Scikit-learn都是一个非常有用的工具。
Scikit-learn特点
1集成了机器学习中各类成熟的算法容易安装和使用样例丰富教程和文档也非常详细。
2不支持Python之外的语言不支持深度学习和强化学习。 说明♨️♨️♨️ Scikit-learn中文社区scikit-learn中文社区 Scikit-learn官方文档中文版scikit-learn (sklearn) 官方文档中文版 4.3 jupyter notebook介绍
Jupyter Notebook是一个开源的交互式计算环境可以让你创建和共享实时代码、方程式、可视化和文本。它支持多种编程语言包括Python、R和Julia等并且可以在Web浏览器中运行。
Jupyter Notebook的主要特点是所见即所得的编辑和执行代码的能力。它以一种笔记本的形式组织代码和文本并且你可以在笔记本中编写和运行代码块同时还可以添加文本、图像、数学公式和交互式图表等内容。
Jupyter Notebook还具有代码自动补全、语法高亮、代码调试和丰富的展示功能等特性使得它成为数据分析、机器学习、科学研究和教学等领域中广泛使用的工具。
Jupyter Notebook特点
1允许把代码写入独立的cell中然后单独执行。用户可以在测试项目时单独测试特定代码块无需从头开始执行代码。
2基于web框架进行开发非常方便。 说明♨️♨️♨️ Jupyter Notebook官网Project Jupyter | Home 4.4 开发环境准备 说明♨️♨️♨️ 安装Python史上最详细的Python安装教程小白建议收藏 安装Pycharm史上最详细的PyCharm安装教程小白建议收藏 安装AnacondaPyTorch基础知识1— PyTorch框架介绍和安装步骤 Jupyter Notebook教程手把手教你安装Jupyter Notebook(保姆级教程) 新建开发环境安装numpy、Scikit-learn库。
conda create -n env_name环境名pipcondainstall package_name包名
