人工智能概述、基本概念
人工智能概述
1、人工智能主要分支
知识图谱,语音识别,人脸识别,用户画像等等。
视觉 cv: 人脸 物体检测
自然语言处理 nlp
语音识别
文本挖掘
机器翻译
机器人
2、人工智能必备3要素:数据 算法 计算力(cpu gpu)
3、机器学习
定义:等于经验判断: 数据 模型 预测
流程:获取数据 基本处理 特征工程 机器学习(模型训练) 模型评估
获取数据: 有目标值 无目标值
数据集: 样本 特征 目标值(标签值) 特征值
数据基本处理:异常值 缺失值等处理
特征工程:特征提取 特征预处理 特征降维
机器学习算法:
监督学习: 回归 (目标值连续) 分类 (目标值离散)
无监督学习: 聚类(无目标值)
模型评估:
分类评估: 准确率 精确率 召回率
回归评估: 均方误差 均方根误差 平方绝对误差
拟合:过拟合 欠拟合
版权声明本文仅代表作者观点,不代表本站立场。本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。图文来源网络,侵权删!