1. 人工智能发展必备三要素
数据、算法、计算力(CPU\GPU\TPU)
CPU、GPU对比：
CPU 适合IO密集型任务；GPU 适合计算密集型任务。
2. 人工智能、机器学习、深度学习关系
人工智能
机器学习
深度学习
...
...
...
机器学习是人工智能的一个实现途径；深度学习是机器学习的一个方法发展而来。
3. 人工智能应用场景
网络安全、电子商务、计算模拟、社交网络。。。
4. 人工智能主要分支
通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)：在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别、机器人
- 计算机视觉(CV)：机器感知环境的能力，包括图像形成、图像处理、图像提取、图像三维推理等。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。
- 语音识别：包括语音转文字、文字转语音
- 文本挖掘/分类：这里的文本挖掘主要是指文本分类，该技术可用于理解、组织和分类结构化或非结构化文本文档。其涵盖的主要任务有句法分析、情绪分析和垃圾信息检测。
- 机器翻译：利用机器的力量自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)。
- 机器人：机器人学(Robotics)研究的是机器人的设计、制造、运作和应用，以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理。
5. 机器学习
1. 什么是机器学习
机器学习是从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。
2. 机器学习工作流程
- 1.获取数据
- 2.数据基本处理
- 3.特征工程
- 4.机器学习(模型训练)
- 5.模型评估
- 结果达到要求，上线服务
- 没有达到要求，重新上面步骤
1. 获取数据
数据简介：一行数据称为一个样本；一列数据称为一个特征；有些数据有目标值(标签值)，有些数据没有目标值(如上面电影类型就是这个数据集的目标值)
数据类型：第一种是特征值+目标值(目标值是连续的和离散的)；第二种是只有特征值，没有目标值
数据分割：分为训练数据和测试数据。 训练数据用于构建模型，测试模型用于评估模型是否有效。两个占比为 7:3 - 8:2 之间。
2. 数据基本处理
包括空值、异常值等处理
3. 特征工程
特征工程是使用专业背景和技巧处理数据，使得特征能再机器学习算法上发挥更好的作用的过程。(数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是逼近这个上限)
- 特征提取
将任意数据(文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征
- 特征预处理
通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据
- 特征降维
在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组不相关主变量的过程。 比如3D变成2D。
4. 机器学习
参考下面6
5. 模型评估
参考下面7
6. 机器学习算法分类
根据数据集组成不同。可以把机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习
1. 监督学习
指：输入数据是由输入特征和目标值所组成。函数的输出可以是一个连续的值，称为回归；或是输出有限个离散值，称为分类。
- 回归问题： 房价预测。预测的结果可能是一条连续曲线。
- 分类问题：根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的结果是"良性"或者"恶性"，是离散的。
2. 无监督学习
指：输入是由特征值组成，没有目标值。输入数据没有被标记，也没有确定的结果，样本数据类别未知；需要根据样本间的相似性对样本集进行类别划分。
比如人群分类。 根据有无帽子、有无头发等划分的结果不同。
可以分为：
聚类：聚类是一种将对象分组为聚类的方法，使得具有最多相似性的对象保留在一个组中，并且与另一组的对象具有较少或没有相似性。聚类分析发现数据对象之间的共性，并根据这些共性的存在和不存在对它们进行分类。使用案例包括细分客户、新闻聚类、文章推荐等。
关联：关联规则是一种无监督学习方法，用于查找大型数据库中变量之间的关系。它确定在数据集中一起出现的项目集。关联规则使营销策略更加有效。例如购买 X 商品（假设是面包）的人也倾向于购买 Y（黄油/果酱）商品。关联规则的一个典型例子是市场篮子分析。
有监督无监督对比：
类别 | 输入 | 输出 |
监督学习 | 有特征值，有目标值 | 目标值连续：回归；目标值离散：分类 |
无监督学习 | 有特征值，无目标值 |
3. 半监督学习
指：训练集同时包含标记样本数据和未标记样本数据。
4. 强化学习
实质是make decisions 问题，即自动进行决策，并且可以连续决策。强化学习的目标就是获得更多的累计奖励。
比如：小孩想要走路，但有个前提是必须先站起来，站起来之后还要保持平衡； 接下来先迈出一条腿，是左腿还是右腿，迈出一步后还要迈出下一步。
相关对比：
in | out | 目的 | 例子 | |
监督学习(supervised learning) | 有标签 | 有反馈 | 预测结果 | 猫狗分类 房价预测 |
无监督学习(unsupervised learning) | 无标签 | 无反馈 | 发现潜在结构 | “物以类聚，人以群分” |
半监督学习(Semi-Supervised Learning) | 部分有标签，部分无标签 | 有反馈 | 降低数据标记的难度 | |
强化学习(reinforcement learning) | 决策流程及激励系统 | 一系列行动 | 长期利益最大化 | 学下棋 |
7. 模型评估
模型评估是模型开发过程中不可或缺的一部分。它有助于表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。
按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分类：分类模型评估和回归模型评估。
1. 分类模型评估
根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的结果是"良性"或者"恶性"，是离散的。评价的指标可以有：
准确率：预测正确的占样本总数的比例
其他评价指标：精确率、召回率、AUC指标等
2. 回归模型评估
房价预测的例子。指标有：
均方根误差：(Root Mean Squared Error)一个衡量回归模型误差率的常用公式。不过，它只能比较误差是相同单位的模型。
举例：
假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的
真实值为：100,120,125,230,400
预测值为：105,119,120,230,410
那么使用均方根误差求解得：
其他评价指标：相对平方误差（Relative Squared Error，RSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE)、相对绝对误差（Relative Absolute Error，RAE)
3. 拟合
评价模型的表现效果，可以分为两大类。 过拟合、欠拟合
- 欠拟合：模型学习的太过粗糙，连训练集中的样本数据特征店都没有学出来。总的来说就是学习到的东西太少，模型学习太粗糙。
比如： 机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。
- 过拟合：模型在训练样本中表现得过滤优越，导致在测试数据集中表现不佳。总的来说就是学习到的东西太多，学习的特征太多，不好泛化。
例子：比如在训练集中，天鹅的羽毛都是白的，以后看到黑色羽毛就回认为不是天鹅
8. 机器学习项目流程
- 抽象成数学问题：明确我们可以获得什么样的数据，抽象出的问题，是一个分类还是回归或者是聚类的问题。
- 获取数据
- 特征预处理与特征选择：筛选出显著特征、摒弃非显著特征，需要机器学习工程师反复理解业务。这对很多结果有决定性的影响。特征选择好了，非常简单的算法也能得出良好、稳定的结果。这需要运用特征有效性分析的相关技术，如相关系数、卡方检验、平均互信息、条件熵、后验概率、逻辑回归权重等方法。
- 训练模型与调优
- 模型诊断
- 模型融合
- 上线运行
9. 深度学习简介
深度学习(Deep learning), 也称为深度结构学习、层次学习、深度机器学习， 是一类算法集合。 是机器学习的一个分支。
深度学习的发展源头是神经网络。
深度学习方法近年来，在会话识别、图像识别和对象侦测等领域表现出了惊人的准确性。
但是，“深度学习”这个词语很古老，它在1986年由Dechter在机器学习领域提出，然后在2000年有Aizenberg等人引入到人工神经网络中。而现在，由于Alex Krizhevsky在2012年使用卷积网络结构赢得了ImageNet比赛之后受到大家的瞩目。
多层是神经网络，在最初几层是识别简单内容，后面几层是识别一些复杂内容。
1层：负责识别颜色及简单纹理
2层：一些神经元可以识别更加细化的纹理，布纹，刻纹，叶纹等
3层：一些神经元负责感受黑夜里的黄色烛光，高光，萤火，鸡蛋黄色等。
4层：一些神经元识别萌狗的脸，宠物形貌，圆柱体事物，七星瓢虫等的存在。
5层：一些神经元负责识别花，黑眼圈动物，鸟，键盘，原型屋顶等。
10. 可用数据集
一些开源的网站提供了常用的数据集，可以供我们下载使用。
kaggle: https://www.kaggle.com/datasets
UCI: https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
scikit-learn： https://scikit-learn.org/stable/datasets
11. scikit-learn
sklearn是一个python学习库，包含了许多经典的算法以及数据集。一般python机器学习用到的库包括：pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn等，scikit-learn文档写的比较详细，其包含的内容如下：
- 分类、聚类、回归
- 特征工程
- 模型选择、调优
官网： https://www.scikitlearn.com.cn/
其获取数据集有两种方式：
load_xxx: 获取小数据集(依赖库自带)
fetch_xxx: 从互联网下载一些大的数据集
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