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簡單介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中的六個(gè)技術(shù)（二）
2019-02-14
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在上面的文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)分析行業(yè)中數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念知識，這些知識也只能幫助我們初步了解這些內(nèi)容，我們在這篇文章中給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的知識，幫助大家一步步深入了解整個(gè)數(shù)據(jù)分析行業(yè)。


首先我們個(gè)給大家說一下機(jī)器學(xué)習(xí)，其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支。人工智能的研究歷史有著一條從以推理為重點(diǎn)，到以知識為重點(diǎn)，再到以學(xué)習(xí)重點(diǎn)的自然、清晰的脈絡(luò)。顯然，機(jī)器學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)人工智能的一個(gè)途徑，即以機(jī)器學(xué)習(xí)為手段解決人工智能中的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一類從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法。因?yàn)閷W(xué)習(xí)算法中涉及了大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，機(jī)器學(xué)習(xí)與推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)聯(lián)系尤為密切，也被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。機(jī)器學(xué)習(xí)在近30多年已發(fā)展為一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、計(jì)算復(fù)雜性理論等多門學(xué)科。機(jī)器學(xué)習(xí)理論主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人等領(lǐng)域。


接著我們給大家說一下深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，是一種試圖使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個(gè)處理層對數(shù)據(jù)進(jìn)行高層抽象的算法。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。觀測值可以使用多種方式來表示，如每個(gè)像素強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區(qū)域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實(shí)例中學(xué)習(xí)任務(wù)。深度學(xué)習(xí)的好處是用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。至今已有數(shù)種深度學(xué)習(xí)框架，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度置信網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學(xué)等領(lǐng)域并獲取了極好的效果。


我們在這篇文章中給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都是一個(gè)十分重要的內(nèi)容，主要是服務(wù)人工智能方面，我們會在下一篇文章中給大家介紹一下人工智能的知識。

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