大数据时代的人工智能应用77页PPT
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下一个10年智能经济的浮现工业革命以前,人类认识世界的方法论处在初级阶段,占卜和宗教是人类应对不确定性的重要依据。
工业革命带来了一场革命,基于理论推理、实验验证、模拟择优的科学极大地减少了人类面临的不确定性,为人类带来了百余年的繁荣。
智能经济是使用决策机制去应对不确定性的一种经济形态。
产品、个体、组织、产业、世界都将完成微粒化的解构和智能化的重组。
大数据带来的历史变革人工智能技术的演变人工智能标志性产品如何构建数据类产品人工智能可以分成两个部分来理解,即“人工”和“智能”。
人工,自然就是一些人力所能做到的事情,由人去完成活动。
智能,应该理解为智慧和能力。
机器学习概念介绍机器学习的核心是“使用算法解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。
三种主要类型的机器学习:监督学习、非监督学习和强化学习。
监督学习:涉及一组标记数据。
计算机可以使用特定的模式来识别每种标记类型的新样本。
无监督学习:数据是无标签的。
由于大多数真实世界的数据都没有标签,这些算法特别有用。
强化学习:使用机器的个人历史和经验来做出决定。
与监督和非监督学习不同,它更关注性能。
机器学习系统的基本原理机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。
但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的一种方法。
回归模型回归是最流行的机器学习算法,线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。