人工智能实践Tensorflow笔记:人工智能概述-1
        【摘要】     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    特点:随经验的增加,效果会变好 
举例: 决策树模型    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...
    
    
    
    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 
 
 
 特点:随经验的增加,效果会变好
举例: 决策树模型 
 
 
 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 
 
 
 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

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 
 
 
 2、对离散数据的 分类 
 
机器学习应用领域:
计算机视觉,语音识别,自然语言处理
文章来源: pengshiyu.blog.csdn.net,作者:彭世瑜,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:pengshiyu.blog.csdn.net/article/details/80531352
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