Q1:什么是机器学习,它与深度学习有何不同?
A1:
机器学习开发能够访问数据并从中学习的程序。深度学习是机器学习的子领域。深度学习支持从原始数据中自动提取特征。
Q2:有哪些不同类型的机器学习算法?
A2:
1、监督算法:这些是从标记的数据中学习的算法,例如标记有狗脸或没有狗脸的图像。算法依赖于监督或标记的数据。例如回归、对象检测、分割。2、非监督算法:这些是从非标记数据中学习的算法,例如,给出一组图像以形成一组相似的图像。例如聚类、降维等。3、半监督算法:同时使用监督或非监督数据的算法。用于这些算法的数据的大部分不是监督数据。例如Anamoly检测。
Q3:为什么我们使用机器学习?
A3:
机器学习用于根据数据做出决策。通过在历史数据的基础上对算法进行建模,算法可以发现人类难以发现的模式和关系。这些模式现在进一步用于未来的参考,以预测未见问题的解决方案。
Q4:人工智能和机器学习的区别是什么?
A4:
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