基于 ChatGPT 的机器学习案例实践

人工智能的发展和应用场景

人工智能之机器学习核心概念：

机器学习(Machine Learning， ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科

机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织己有的知识结构使之不断改善自身的性能

机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎

机器学习是计算机科学家想让计算机像人一样思考，所研发出来的计算机理论

诞生于上个世纪60年代，在最近的十几年发展非常迅速

神经网络

练习 https://playground.tensorflow.org/

关键词

One-hot encoding

稀疏矩阵

Word embedding

Parameter matrix

向量化

向量空间

损失函数

收敛

信息压缩

特征提取

卷积神经网络 CNN

循环神经网络 RNN

自注意力机制

无监督学习、监督学习、强化学习


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