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人工智能技術(shù)與應(yīng)用1.1概述課程概況—基本情況PART01概述人工智能概述開發(fā)流程機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能概述人工智能概述機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，深度學(xué)習(xí)的關(guān)系：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)實(shí)現(xiàn)途徑深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)方法發(fā)展而來(lái)1956年達(dá)特茅斯會(huì)議-人工智能的起點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：用在挖掘、預(yù)測(cè)領(lǐng)域：應(yīng)用場(chǎng)景：店鋪銷量預(yù)測(cè)、量化投資、廣告推薦、企業(yè)客戶分類用在圖像領(lǐng)域：應(yīng)用場(chǎng)景：街道交通標(biāo)志檢測(cè)、人臉識(shí)別等等用在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域：應(yīng)用場(chǎng)景：文本分類、情感分析、自動(dòng)聊天、文本檢測(cè)等等機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：監(jiān)督學(xué)習(xí)定義：輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值和目標(biāo)值所組成。函數(shù)的輸出可以是一個(gè)連續(xù)的值(稱為回歸），或是輸出是有限個(gè)離散值（稱作分類）。分類k-近鄰算法、貝葉斯分類、決策樹與隨機(jī)森林、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸線性回歸、嶺回歸機(jī)器學(xué)習(xí)：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)定義：輸入數(shù)據(jù)是由輸入特征值所組成。聚類k-means開發(fā)流程開發(fā)流程：數(shù)據(jù)集特征工程特征抽取特征預(yù)處理特征降

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