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喵喵機c1和喵喵機max哪個好？

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機器學習、數(shù)據(jù)科學、人工智能、深度學習和統(tǒng)計學之間的區(qū)別是什么？

1.數(shù)據(jù)科學

簡單定義為:數(shù)據(jù)科學是從數(shù)據(jù)中提取有用知識的一系列技能和技術。

這些技能通常由德魯·康威創(chuàng)建的文氏圖(或其變體)來表示:

三個圓圈代表三個不同的領域:編程領域(語言知識、語言庫、設計模式、架構等。);數(shù)學(代數(shù)、微積分等。)和統(tǒng)計；數(shù)據(jù)領域(特定領域的知識:醫(yī)療、金融、工業(yè)等。).

這些領域共同構成了定義中的技能和技術。它們包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、假設創(chuàng)建、算法、機器學習、優(yōu)化、結果可視化等等。

數(shù)據(jù)科學匯集了這些領域和技能，以支持和改進從原始數(shù)據(jù)中提取見解和知識的過程。

什么是 "有用的知識 "？能有一定價值，能回答或解決現(xiàn)實世界問題的，是知識。

數(shù)據(jù)科學也可以定義為:研究和應用數(shù)據(jù)處理和分析的進展，為我們提供解決方案和答案。

2.人工智能

機器會思考嗎？

1950年，艾倫·圖靈提出了這個問題，他甚至發(fā)明了一個著名的測試來評估機器給出的答案是否與人類給出的答案相似。從此，人工智能的幻想開始了，重點是模仿人類的行為。

你做過那個測試了嗎？

人工智能既不是《銀翼》中的克隆人，也不是《太空堡壘卡拉狄加》中的賽昂人。我們可以把人工智能定義為任何具有某種智能行為的機器或軟件。

什么是智能行為？

好問題！這就是分歧所在。隨著機器新功能的不斷發(fā)展，以前被認為是智能的任務也被從人工智能環(huán)境中剝離出來。

我們可以將人工智能定義為能夠正確解釋來自其環(huán)境的數(shù)據(jù)，從中學習，并在不斷變化的環(huán)境中使用獲得的知識執(zhí)行特定任務的機器或軟件。

比如能自己停下來的車就不是智能車；它只是按照套路測量距離和運動。我們認為能自動駕駛的汽車是智能的，因為它能根據(jù)周圍的事件(在完全不確定的環(huán)境中)做出決策。

人工智能領域包括幾個分支，目前正處于鼎盛時期。想象一下，你就會確切地知道我們在談論什么:

3.機器學習

機器學習是人工智能最重要的分支。它的任務是:研發(fā)技術，讓機器在沒有人類明確指令的情況下，能夠自我學習，從而執(zhí)行特定的任務。

機器將從輸入數(shù)據(jù)集(稱為樣本或訓練數(shù)據(jù))中學習，并根據(jù)算法檢測到的模式建立數(shù)學模型。該模型的最終目標是對來自同一數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)做出(準確的)預測或決策。

有兩種類型的傳統(tǒng)機器學習:

監(jiān)督學習:當訓練數(shù)據(jù)是 "標記 "。這意味著，對于每個樣本，我們都有對應于觀察變量(輸入)和變量(輸出、目標或因變量)的值，我們希望學習預測或分類。在這種類型中，我們找到一種回歸算法(預測值)算法)和分類算法(當輸出限于某些分類值時)。

無監(jiān)督學習:當訓練數(shù)據(jù)沒有標記時(我們沒有目標變量)。這里的目標是找到某種結構或模式，比如對訓練樣本進行分組，這樣我們就可以對未來的樣本進行分類。

傳統(tǒng)的機器學習已經讓位于更復雜或更現(xiàn)代的學習類型:

集成法:基本上是幾種算法一起使用，把它們的結果組合起來，得到更好的結果。雖然XGBoost是以其在Kaggle的勝利命名的，但最常見的例子是random forest。

強化學習:機器通過試錯進行學習，這得益于它對周圍環(huán)境迭代的反饋。你可能聽說過AlphaGo或者AlphaStar(在《星際爭霸2》中，實力碾壓人類)。

深度學習:皇冠上的寶石…

4.深度學習

深度學習是機器學習的一個子領域。

它是基于人工神經網(wǎng)絡的應用。人工神經網(wǎng)絡是一種具有層次結構的計算模型，由相互連接的節(jié)點共同工作而形成。這個名字的靈感來自(或試圖模仿)大腦的生物神經網(wǎng)絡。

雖然神經網(wǎng)絡已經被研究和使用了很多年，但是這方面的進展一直比較緩慢；主要是計算能力不足。雖然近年來深度學習發(fā)展蓬勃，部分原因是由于CPU在神經網(wǎng)絡訓練中的使用，但它才剛剛起步十年。

一般認為，任何機器學習問題，不管多復雜，只要把它做得足夠大，都可以用神經網(wǎng)絡來解決。如今，深度學習的發(fā)展帶動了人工智能其他領域的發(fā)展；無論是更傳統(tǒng)的領域(提高獲得的結果)還是最熱門的領域。自然語言處理、人工視覺、語音識別、逼真多媒體內容的生成等。

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