喵喵機(jī)c1和喵喵機(jī)max哪個好？喵喵機(jī)C1外觀更小，打印分辨率300dpi，不僅適用于app的強(qiáng)大功能，而且紙張寬度大到4寸，給了學(xué)習(xí)和整理更大的空間，可以直接作為錯題本打印試卷等等。充分發(fā)揮錯版打印

喵喵機(jī)c1和喵喵機(jī)max哪個好？

喵喵機(jī)C1外觀更小，打印分辨率300dpi，不僅適用于app的強(qiáng)大功能，而且紙張寬度大到4寸，給了學(xué)習(xí)和整理更大的空間，可以直接作為錯題本打印試卷等等。充分發(fā)揮錯版打印機(jī)的優(yōu)勢，在操作上給予支持。手機(jī)/電腦雙鏈接，可以打印各種文檔(word、pdf、ppt等。)變成家用打印機(jī)，是一款非常不錯的產(chǎn)品。

機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)和統(tǒng)計學(xué)之間的區(qū)別是什么？

1.數(shù)據(jù)科學(xué)

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

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(lǐng)域:編程領(lǐng)域(語言知識、語言庫、設(shè)計模式、架構(gòu)等。);數(shù)學(xué)(代數(shù)、微積分等。)和統(tǒng)計；數(shù)據(jù)領(lǐng)域(特定領(lǐng)域的知識:醫(yī)療、金融、工業(yè)等。).

這些領(lǐng)域共同構(gòu)成了定義中的技能和技術(shù)。它們包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析、假設(shè)創(chuàng)建、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、優(yōu)化、結(jié)果可視化等等。

數(shù)據(jù)科學(xué)匯集了這些領(lǐng)域和技能，以支持和改進(jìn)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(shí)世界問題的，是知識。

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

2.人工智能

機(jī)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(jī)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(diǎn)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(jī)器或軟件。

什么是智能行為？

好問題！這就是分歧所在。隨著機(jī)器新功能的不斷發(fā)展，以前被認(rèn)為是智能的任務(wù)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(xué)習(xí)，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(wù)的機(jī)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(yùn)動。我們認(rèn)為能自動駕駛的汽車是智能的，因?yàn)樗芨鶕?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(lǐng)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?wù)撌裁?

3.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能最重要的分支。它的任務(wù)是:研發(fā)技術(shù)，讓機(jī)器在沒有人類明確指令的情況下，能夠自我學(xué)習(xí)，從而執(zhí)行特定的任務(wù)。

機(jī)器將從輸入數(shù)據(jù)集(稱為樣本或訓(xùn)練數(shù)據(jù))中學(xué)習(xí)，并根據(jù)算法檢測到的模式建立數(shù)學(xué)模型。該模型的最終目標(biāo)是對來自同一數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)做出(準(zhǔn)確的)預(yù)測或決策。

有兩種類型的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí):

監(jiān)督學(xué)習(xí):當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)是 "標(biāo)記 "。這意味著，對于每個樣本，我們都有對應(yīng)于觀察變量(輸入)和變量(輸出、目標(biāo)或因變量)的值，我們希望學(xué)習(xí)預(yù)測或分類。在這種類型中，我們找到一種回歸算法(預(yù)測值)算法)和分類算法(當(dāng)輸出限于某些分類值時)。

無監(jiān)督學(xué)習(xí):當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有標(biāo)記時(我們沒有目標(biāo)變量)。這里的目標(biāo)是找到某種結(jié)構(gòu)或模式，比如對訓(xùn)練樣本進(jìn)行分組，這樣我們就可以對未來的樣本進(jìn)行分類。

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)讓位于更復(fù)雜或更現(xiàn)代的學(xué)習(xí)類型:

集成法:基本上是幾種算法一起使用，把它們的結(jié)果組合起來，得到更好的結(jié)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(qiáng)化學(xué)習(xí):機(jī)器通過試錯進(jìn)行學(xué)習(xí)，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(shí)力碾壓人類)。

深度學(xué)習(xí):皇冠上的寶石…

4.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子領(lǐng)域。

它是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有層次結(jié)構(gòu)的計算模型，由相互連接的節(jié)點(diǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被研究和使用了很多年，但是這方面的進(jìn)展一直比較緩慢；主要是計算能力不足。雖然近年來深度學(xué)習(xí)發(fā)展蓬勃，部分原因是由于CPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的使用，但它才剛剛起步十年。

一般認(rèn)為，任何機(jī)器學(xué)習(xí)問題，不管多復(fù)雜，只要把它做得足夠大，都可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決。如今，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展帶動了人工智能其他領(lǐng)域的發(fā)展；無論是更傳統(tǒng)的領(lǐng)域(提高獲得的結(jié)果)還是最熱門的領(lǐng)域。自然語言處理、人工視覺、語音識別、逼真多媒體內(nèi)容的生成等。

留言點(diǎn)贊。

我們一起分享AI學(xué)習(xí)和開發(fā)的干貨。

歡迎關(guān)注全平臺AI垂直品類自媒體 "核心閱讀與寫作