个人能建电商网站吗,哪些可以免费做网站,灰色推广引流联系方式,信阳网站建设公司排名提起机器学习四个字#xff0c;不知你的脑海中是否会有一丝印象#xff1f;毕竟身处信息时代#xff0c;在日常生活中#xff0c;无论通过什么媒介#xff0c;接触到这个名词概念的机会还是挺大的。与之类似#xff0c;还有以下这些名词概念#xff1a;数据分析、数据挖… 提起机器学习四个字不知你的脑海中是否会有一丝印象毕竟身处信息时代在日常生活中无论通过什么媒介接触到这个名词概念的机会还是挺大的。与之类似还有以下这些名词概念数据分析、数据挖 掘、深度学习、人工智能、大数据等等。这些概念都是什么意思都是做什么的有什么价值最重要的是他们之间的关联关系以及区别是什么呢 就我个人而言对这些名词概念也仅仅局限于听说过而已傻傻分不清楚。而且理解水平大概还是停留在这样的一个层次【注个人理解仅供参考】 1、这些都是对海量数据进行操作的所谓大数据数据量肯定小不了。 2、数据分析对数据进行建模从不同纬度分析数据得到有价值的结论。 3、数据挖掘大学时期王老师讲过一些不过早已经还给他了。不过从字面意思不难理解往深了挖嘛在表面数据的基础上通过科学方法探寻深层次的数据关系以及暗藏的规律将数据的隐含价值(比如发展趋势)得以展示。 4、至于深度学习和机器学习以前了解一点只记得深度学习是机器学习的一个具体分支主要逻辑是利用计算机算法进行建模运算将得到的结果再次作为初始数据源进行迭代最终得到最理想化的数据理论或结果。最直白的例子来说就是刚洗完的衣服满是泡沫再进行一次次的循环漂洗直到你觉得涮干净了。 5、人工智能直观感受就是例如机器人利用计算机算法服务于社会生产生活同时具有自主学习演化的能力貌似和上面的机器学习有重合点。 6、大数据我觉得这个概念不应该具体指向某一个功能而是应该指向一个行业、产业的生态圈可以说上面的几个概念都可以理解为大数据。至于说大数据就是大量的数据这一观点没毛病但是未免有点狭隘应该更宽泛一点。 我最开始知道大数据是在刚毕业那年第一印象也是大数据就是海量数据的处理涉及到的一些技术例如Hadoop、HBase、Spark等等当时还在王府井的书店买本书照着在本地Vmware搭建了一套Hadoop分布式环境接触一下当时大数据这个概念炒的很火只不过后来没在继续研究毕竟不是主要的工作方向。后来这两年又新兴起了人工智能、机器学习等概念。之前总感觉这些东西好像是一夜之间冒出来似的很陌生其实只是之前没有接触到的原因你不知道并不代表之前它不存在天外有天嘛。无论是社会炒作也好还是他们自身彪悍也罢作为信息时代的一员对其有一个系统性的认识扩展下视野还是很有必要的而且对于后续的学习理解也有着指导意义磨刀不误砍柴工。否则可能就真的落后于时代了。那么接下来就和我一起来学习了解、认识这些新朋友吧。前面已经提到过困惑主要有以下两点 1、每一个名词具体的解释。 2、它们之间的关系以及区别。 接下来就通过查阅资料然后再进行理解总结的方式来进行吧。虽然最后很有可能上面的我的自行理解要被啪啪打脸了不过那又有何妨呢★参考文章一标题科普大数据、人工智能、机器学习与深度学习都是什么有什么关系链接https://blog.csdn.net/zw0pi8g5c1x/article/details/80768132内容1、大数据内容2、人工智能 人工智能是计算机科学的一个分支目的是开发一种拥有智能行为的机器。内容3、机器学习 机器学习是一门人工智能的科学该领域的主要研究对象是人工智能特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能是对能通过经验自动改进的计算机算法不断优化性能的研究。 关键词算法、经验、性能 机器学习是使数据通过算法构建出模型然后对模型性能进行评估评估后的指标如果达到要求就用这个模型测试新数据如果达不到要求就要调整算法重新建立模型再次进行评估如此循环往复最终获得满意结果。下面再扩展一点机器学习的一点知识 机器学习的任务 机器学习基于数据并以此获取新知识、技能。它的任务有很多分类是其基本任务之一。 分类 将新数据划分到合适的类别中一般用于类别型的目标特征如果目标特征为连续型则往往采用回归方法。回归是对新目标特征进行预测是机器学习中使用非常广泛的法之一. 分类和回归 都是先根据标签值或目标值建立模型或规则然后利用这些带有目标值的数据形成的模型或规则对新数据进行识别或预测。这两种方法都属于监督学习。与监督学习相对是无监督学习无监督学习不指定目标值或预先无法知道目标值它可以将把相似或相近的数据划分到相同的组里聚类就是解决这一类问题的方法之一。除了监督学习、无监督学习这两种最常见的方法外还有半监督学习、强化学习等方法这里我们就不展开了下图展示了这些基本任务间的关系。内容4、深度学习 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征并利用这些组合特征解决问题。深度学习是机器学习的一个分支它除了可以学习特征和任务之间的关联以外还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。内容5、关系与区分- 大数据 是人工智能的基础。- 机器学习 是人工智能的核心是使机器具有类似人的智能的根本途径是使大数据转变为知识或生产力的工具。- 机器学习 要以大数据量 为基础发掘其中蕴含的有用信息。其处理的数据越多机器学习就越能体现出优势如语言识别、图像识别、天气预测等等。- 深度学习 是机器学习的一个分支能够自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征因为毕竟对机器学习来说特征提取不是一件简单的事情。- 人工智能 是一类非常广泛的问题机器学习是解决这类问题的一个重要手段深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上深度学习的方法突破了传统机器学习方法的瓶颈推动了人工智能领域的快速发展.。扩展内容如何选择合适算法 当我们接到一个数据分析或挖掘的任务或需求时如果希望用机器学习来处理首要任务是根据任务或需求选择合适算法选择哪种算法较合适分析的一般步骤为 充分了解数据及其特性有助于我们更有效地选择机器学习算法。采用以上步骤在一定程度上可以缩小算法的选择范围使我们少走些弯路但在具体选择哪种算法方面一般并不存在最好的算法或者可以给出最好结果的算法在实际做项目的过程中这个过程往往需要多次尝试有时还要尝试不同算法。不过先用一种简单熟悉的方法然后在这个基础上不断优化时常能收获意想不到的效果。综上个人总结 人工智能是一个大的生态面也可以说是个行业这个行业给我们生活提供了很大的便利比如无人驾驶、语音识别等这些是怎么实现的呢要用到机器学习的技术使用机器学习通过大量数据的算法训练【注看来原文是把大数据作为大数据量、海量数据来理解的】构建模型。但是机器学习有不足之处那就是对特征的提取并不简单。在一些复杂问题上要花费大量时间精力通过人工的方式设计有效的特征集合所以从机器学习延伸出深度学习的分支来弥补了这个不足。 总得来说这篇文章对人工智能、机器学习、深度学习的解释我还是很满意的清晰了然。但是他把大数据直接作为大数据量来解释用于阐释机器学习的基础这一点我觉得还是有点太狭隘可能文章的重点在于机器学习而不是大数据的原因吧就把大数据一笔带过了。文章中也扩展介绍了一点别的知识比如机器学习本身的内容、算法的选择等可以作为具体了解这项技术的入门资料。★参考文章二标题知乎数据挖掘与数据分析的主要区别是什么链接https://www.zhihu.com/question/20127962 排在首位的回答获赞最多我看了下觉得说的很不错也没什么难理解的。版权原因无法复制截图这里我口述一下作者的意思大致是这样的 数据分析一般目的性比较明确想要从数据集中分析出想要的结果。重点是观察数据需要人工 建模。 数据挖掘就是从海量的数据中找到其中暗含的隐藏的规则关系可以将发现的规则关系直接应用到新数据样本的预测直接自动完成了数学建模。作者也举了个简单的例子: 有一些人总是不及时向电信运营商缴钱如何发现它们? 数据分析:通过对数据的观察我们发现不及时缴费人群里的贫困人口占82%。所以结论是收入低的人往往会缴费不及时。结论就需要降低资费。 数据挖掘:通过编写好的算法自行发现深层次的原因。原因可能是家住在五环以外的人由于环境偏远不及时缴费。结论就需要多设立一些营业厅或者自助缴费点。小结 其实仅从字面意思也不难理解二者的侧重点是不同的没什么难理解的地方。一个侧重分析就会有分析出的结论。一个侧重挖掘侧重于探寻未知。这两者也是需要大量的数据样本集的就好比做统计样本量都不够得出的结论怎么能够说服人呢 写到这里我们也注意到了无论哪一种技术还是理念貌似都离不开一个前提就是要有海量的数据集作为数据支撑即体现了大数据的量大的特性但是这些技术、理念不都是作为工具去处理生活中的问题的吗什么问题呢新时期的大量数据导致的传统常用的一般方法、工具无法满足高效处理进而得出结果用于生产生活的问题。所以我在本文开头就认为大数据不应只是指数据量大数据范围大更应该指信息时代产生的海量数据导致的一系列社会生产生活问题以及对问题的探究、处理过程的研究发展。从而衍生发展出了这些相关技术、概念理论去实践、验证、解决。(这里并不是求证理解观点的对错毕竟是理解类的问题因人而异有差异很正常。)所以这个大数据的概念我觉得是一个虚的、宽泛的概念类似的人工智能也是一个虚拟的概念很明显大数据的层次范围应该在人工智能之上。对于大数据这一类的概念了解大致方向对个人认识有指引作用即可不必较真去深究重点还是应该放在机器学习、深度学习等这一类具体技术、方法的理解上来因为它们才是解决大数据问题的具体实现、应用的关键。 如果仍然对大数据的理解有疑惑可以参考以下百度百科的解释接下来有必要来看下数据分析、数据挖掘、机器学习它们之间的横向联系★参考文章三相关文章链接 http://innovaleur.com/the-data-science-puzzle-explained/ 【首选推荐可用chrome翻译阅读】https://www.zhihu.com/question/20954873先看下图Artificial Intelligence 人工智能Machine Learning 机器学习Deep Learning 深度学习 Data Mining 数据挖掘 Data Science 数据科学参考文章内容总结概括 机器学习和数据挖掘是有很大一部分的交叉地带的二者有着复杂的关系数据挖掘是一个过程在此过程中机器学习算法被用作工具来提取数据集中保存的潜在有价值的模式。 机器学习 机器学习本质上是跨学科的并且采用了计算机科学统计学和人工智能等领域的技术。 机器学习研究的主要产物是算法它可以根据经验自动促进改进算法这些算法可应用于各种不同的领域。 数据挖掘 是一门交叉性很强的学科可以用到机器学习算法以及传统统计的方法最终的目的是要从数据中挖掘到需要的内容从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于算法的应用而不是算法本身用何种算法并不是很重要关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。 ———————————- 该文中其它相关内容扩展 深度学习 它是应用深度神经网络技术(即具有多个隐藏层的神经网络体系结构)来解决 问题的过程。深度学习就像数据挖掘一样是一个过程采用深度神经网络架构属 于机器学习算法的特定类型。深度学习可以通过其他流程和工具来帮助解决问题从而为数据科学提供了非常多的帮助。从这种角度来看深度学习是对数据科学领域非常有价值的补充。 人工智能 原文作者大意作者认为这个概念是随着时间的推进在不同阶段有着不同的理解的。人工智能是一个准绳一个移动的目标一个无法实现的目标。每当我们踏上通往AI成就的道路时这些成就似乎都会以某种方式转化为其他事物。个人看法 这篇文章中对数据挖掘和数据和机器学习的区别关系描述的不错直观描述了各自的侧重点一个侧重算法设计一个侧重算法应用。但是该文中扩展的内容我觉得不满意由于是机翻可能有差别。感觉作者只是描述了相关概念的特性没有点出本质性的内容。所以上面内容扩展我只记录了深度学习和人工智能的段落。深度学习这一段话没有什么特别新颖的观点基本和前文的介绍一致。人工智能这一段话也只是表达了一个对其理解是随着时间推移而不断变化的特点没有介绍AI的内容所以我认为在这些方面此文描述的有些不理想。 综上通过对这几个概念的阐述相信你对这些所谓的名词术语已经有了一个大致的了解最起码不会再傻傻分不清楚了吧这让我想起了一件往事就是在大学期末考试的时候计算机网络、操作系统的这一类试卷总是会有一种题型叫做名词解释让你回答解释一些专有名词。当时真是痛苦因为讨厌背诵这些东西其实还是一个用心不用心的问题用心去思考就会有自己的想法从自己的思维去尝试理解。否则只能是单纯的机械式的重复背诵记忆并没有真正的掌握相关知识。 通过这次梳理吧最起码脑子里不再是一团浆糊了对各自有了明确的概念认识所以我认为这次梳理还是很有必要的。如果你对文中观点有不同意见或者理解欢迎留言交流若发现错误之处还望批评指正。注文中图片来源于网络截图
