伊人狠狠操,www.狠狠操

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在當(dāng)下的火熱程度我就不多說了，但是真正懂這方面的人又有多少呢？

本文將帶你了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識。同時，你也會了解到機(jī)器學(xué)習(xí)中最火的方法——深度學(xué)習(xí)的工作原理。

注意：本文是用來科普的，所以不會涉及到具體代碼層面的知識。

了解深度學(xué)習(xí)的第一步，是把握各個概念之間的區(qū)別。

01 人工智能與深度學(xué)習(xí)

人工智能（AI）是在代碼中復(fù)制人類的智能，思考方式。

AI剛剛起步的時候，工程師嘗試復(fù)制的只是人類完成的特定動作。

他們通過代碼給人工智能制定了大量的規(guī)則。它有一張可執(zhí)行行為的“清單”，并根據(jù)制定的規(guī)則作出判斷，從而產(chǎn)生行為。

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）指機(jī)器、程序通過數(shù)據(jù)的采集來學(xué)習(xí)的能力。

注意：這里的規(guī)則并不是固定的。

機(jī)器學(xué)習(xí)允許程序自己進(jìn)行學(xué)習(xí)。這樣的學(xué)習(xí)以及高性能計算機(jī)的處理支持，可以輕松處理大量的數(shù)據(jù)，從而完成學(xué)習(xí)。

02 監(jiān)督學(xué)習(xí)與非監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用標(biāo)記過的數(shù)據(jù)，輸入規(guī)定范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，同時也規(guī)定了輸出的范圍。

如果使用監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練人工智能，你要給它一個輸入并告訴它預(yù)期的輸出。有些類似大學(xué)期間學(xué)的高等數(shù)學(xué)中的函數(shù)。

如果機(jī)器輸出的內(nèi)容不在預(yù)期范圍內(nèi)，它會重新調(diào)整它的計算。這個過程是通過計算完成數(shù)據(jù)集才完成的，直到機(jī)器不再犯錯。

監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個例子是天氣預(yù)報AI。它通過歷史數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)預(yù)測天氣。訓(xùn)練數(shù)據(jù)有輸入（氣壓，濕度，風(fēng)速）和相應(yīng)的輸出（溫度）。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是使用沒有固定結(jié)構(gòu)或者說范圍的數(shù)據(jù)集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。

如果使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器，就是讓機(jī)器對數(shù)據(jù)按照一定的邏輯進(jìn)行分類。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一個例子是電商網(wǎng)站的行為預(yù)測，根據(jù)用戶的行為來推薦用戶可能會購買的商品。

它會自己對輸入數(shù)據(jù)創(chuàng)建分類。它會告訴你哪種用戶最有可能購買這款產(chǎn)品。

03 那么，深度學(xué)習(xí)如何進(jìn)行工作？

現(xiàn)在，你已經(jīng)具備了理解深度學(xué)習(xí)工作原理的基本知識。

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以通過一組輸入，訓(xùn)練AI來預(yù)測輸出。監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)都能用來訓(xùn)練AI。簡單的理解就是：機(jī)器學(xué)習(xí)包含深度學(xué)習(xí)。

我們將通過建立一個假想的車票估價服務(wù)來了解深度學(xué)習(xí)是如何工作的。我們將使用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練。

我們希望估價工具能夠使用以下以下幾個數(shù)據(jù)指標(biāo)來預(yù)測車片價格：

1、始發(fā)車站

2、到達(dá)車站

3、發(fā)車日期

4、路線

首先，來看看人工智能大腦的內(nèi)部構(gòu)造。

和人類一樣，機(jī)器學(xué)習(xí)也是有大腦內(nèi)部的神經(jīng)元的，通常用圓圈來表示。并且它們是互相連接在一起的。

這些神經(jīng)元被分成三層：

1、輸入層

2、隱藏層

3、輸出層

輸入層：來接收數(shù)據(jù)。在之前的案例中，輸入層有4個神經(jīng)元：始發(fā)車站、到達(dá)車站、發(fā)車日期、路線，輸入層把輸入傳遞到隱藏層的第一層。

隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)計算。建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個難題就是如何決定隱藏層的數(shù)量以及每一層的神經(jīng)元個數(shù)。

深度學(xué)習(xí)中的“深”指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有超過一層的隱藏層。

輸出層返回輸出數(shù)據(jù)。在前文的案例中，輸出就是價格預(yù)測。

那么它如何計算價格預(yù)測呢？

這就是深度學(xué)習(xí)的魔力開始的地方。

神經(jīng)元之間的每個連接都有對應(yīng)不同的權(quán)重。這個權(quán)重決定了輸入值的重要性。初始權(quán)重是隨機(jī)設(shè)置的。

在預(yù)測車票價格時，發(fā)車日期是較重要的因素之一。因此，發(fā)車日期的神經(jīng)元連接權(quán)重較高。

每個神經(jīng)元都有一個函數(shù)。

簡而言之，其目的之一是“標(biāo)準(zhǔn)化”神經(jīng)元的輸出。

一旦一組輸入數(shù)據(jù)通過了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層，它就通過輸出層返回輸出數(shù)據(jù)。

是不是沒想象中的那么深奧對吧？

04 如何學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)？

具體你需要經(jīng)歷以下幾個步驟：

· 深度學(xué)習(xí)整體概述：了解深度學(xué)習(xí)的前世今生、為什么會爆發(fā)深度學(xué)習(xí)熱潮？代表的技術(shù)有哪些，涉及到什么樣的領(lǐng)域、產(chǎn)品、公司，以及各行各業(yè)中的應(yīng)用。盡可能的科普深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識；

· 深度學(xué)習(xí)預(yù)備知識：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（線性代數(shù)、矩陣、概率統(tǒng)計、優(yōu)化等等）、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、編程基礎(chǔ)；

· 深度學(xué)習(xí)核心知識：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、圖像任務(wù)、語音任務(wù)、自然語言任務(wù)；

· 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階知識：如何使用深度學(xué)習(xí)框架，完成網(wǎng)絡(luò)的搭建、訓(xùn)練。

05 為大家推薦一些課程和教材

· 首先是線性代數(shù)，推薦麻省理工推出的課程《麻省理工公開課：線性代數(shù)》，你會發(fā)現(xiàn)和我們本科學(xué)的線性代數(shù)好像不太一樣，這個講解的更加容易理解??！不再是停留在做計算題的層次，是真的有用！

· 還有就是偏實操的《智能問答與深度學(xué)習(xí)》，本書介紹了近年來自然語言處理和機(jī)器閱讀的成果并帶有翔實的示例，對實際應(yīng)用有很好的借鑒意義。

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希望通過這門課程幫助大家真正的克服畏難情緒，讓你0基礎(chǔ)入門深度學(xué)習(xí)，建立起完整的學(xué)習(xí)路徑，同時通過“智能問答模型”的實戰(zhàn)案例，將所學(xué)知識學(xué)以致用。

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李卓桓：PreAngel合伙人，Plug and Play 投資合伙人，曾任優(yōu)酷網(wǎng)首席科學(xué)家、嘰歪網(wǎng)創(chuàng)始人，水木清華BBS站長，紫霞BBS站長。

林旭鳴：北京郵電大學(xué)模式識別實驗室研究生，任職阿里巴巴的阿里小蜜團(tuán)隊。

陳可心：微軟中國、今日頭條研發(fā)中心，聯(lián)想香港人工智能中心以及聯(lián)合國亞太分部。

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