机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术，深度学习是机器学习的一种。深度学习与机器学习的主要区别是在于性能。当数据量很少的时候，深度学习的性能并不好，因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式。

机器学习（ML，Machine Learning）技术有可能为企业带来巨大价值。它已经在市场上得到证明，并为几乎所有行业提供越来越多的工具。为了讨论 ML 的当前能力，我们必须首先研究它与人工智能（AI）的关系。

严格意义上说，人工智能和机器学习没有直接关系，只不过机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。机器学习是人工智能的一种实现方式，也是最重要的实现方式。人工智能已经变成了一个很泛泛的学科了。

周三，在拉斯维加斯举行的 re:Invent 开发者大会 上，亚马逊宣布推出新的 Amazon AI 平台。这项新服务把该公司多年以来在内部开发的机器学习技术开放给了外部的开发者。

人工智能技术亦称机器智能，通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术，人工智能技术包含机器学习、机器视觉、机器人技术、自然语言处理以及自动化。

TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。当前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索。

大数据分析的学习路径其目标是以数字形式表示现实世界的元素，以便机器可以帮助我们大规模地理解和管理。那么就需要学习数学和统计学、分布式系统和数据库、机器学习，NLP和深度学习。

Scikit-learn是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。 它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。

在人工智能中，“语义学”是指机器像人一样智能地分割信息的能力。机器学习的不同分支对于语义分割可能有不同的用途，但是对于摄影，它从主题识别开始。

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