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模块❶人工智能：开启智慧新时代1-2机器学习与深度学习目录CONTENTS机器学习的含义01深度学习的崛起02神经网络的魅力031-2机器学习与深度学习1.机器学习的含义专门研究计算机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。机器学习主要特点利用算法从数据中学习规律和模式，如垃圾分类、线性回归房价预测等模型所需的数据规模可大可小，通常通过特征选择、降维等技术来处理大规模数据集模型一般较为简单，主要是线性模型和统计模型等优点是预测准度较高，适用于各种类型的数据和任务；缺点是需要足够的数据和特征工程，对于复杂任务的建模能力有限1-2机器学习与深度学习2.深度学习的崛起深度学习（DeepLearning）属于机器学习的子类，是利用深度神经网络来解决特征表达并处理任务的一种学习方法。深度学习主要特点使用神经网络模型，通过反向传播算法和梯度下降优化技术来调整网络权重和参数尤其对于复杂的任务和模型，需要大量的数据集模型通常非常复杂，具有大量的神经元和层数，能自动提取和抽象出有用的特征优点是有强大的表征能力和泛化能力，能够处理复杂的非线性问题；缺点是计算量大、训练时间长，对大规模数据集的需求较高1-2机器学习与深度学习2.深度学习的崛起场景导入冷扑大师动物识别文生视频车牌识别1-2机器学习与深度学习3.神经网络的魅力感知机(单层神经网络)单层神经网络MarkI感知机(美国国家历史博物馆)1-2机器学习与深度学习3.神经网络的魅力人工神经网络的模型单层神经网络1-2机器学习与深度学习3.神经网络的魅力神经网络模拟大脑的功能单层神经网络1-2机器学习与深度学习3.神经网络的魅力场景导入神经网

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