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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

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