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贾斯汀·斯托兹福斯（Justin Stoltzfus）
介绍
越来越多的工程师和其他专业人员开始使用机器学习-他们正在进行早期研究并构建初始系统，以开始探索人工智能领域如何为个人和公司打开大门。
但是，在整个过程中，存在很多混乱。 到底什么是机器学习？
基本思想是，新技术使机器能够以类似于人脑工作方式的方式“思考”和“学习”。
也就是说，有多种方法可以描述此过程。 再说一遍，让我们去StackOverflow，它是程序员和其他IT专业人员寻求技术问题的定义和真实解释的中流tay柱。 StackOverflow线程将机器学习描述为“教计算机基于输入数据创建结果的过程”。
另一位作者将机器学习描述为“计算机科学，概率论和优化论的领域，它允许解决复杂的任务，而逻辑上，程序上的方法将不可能或不可行。”
后者的定义几乎是关于什么是机器学习的要点。
当作者说“逻辑上，程序上的方法是不可能或不可行的”时，就表明了机器学习的真正“魔力”和价值。 简而言之，它是“后逻辑” –机器学习超越了线性和顺序代码库编程的传统范围！
退后一步，我们可以看一下机器学习的基本构建块，以更好地理解它。
首先，有培训数据–培训数据为程序输入提供了依据。
除训练数据外，还有一些算法可以处理这些数据并以各种方式对其进行解释。 专家将机器学习的基本工作描述为“模式识别”-您也会在StackOverflow页面上看到这一点-但同样，这仅部分描述了机器学习的工作原理。
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介绍神经网络
有监督和无监督机器学习
梯度下降和反向传播
神经网络的类型
合奏学习
应用与博弈论
机器学习应用程序的五个部落
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