机器学习学习笔记

人工智能、机器学习、神经网络、深度学习的关系

机器学习是很多学科的知识融合，而数据分析是机器学习的基础。只有学会了数据分析处理数据的方法，你才能看懂机器学习方面的知识。这就好比，你想上初中（机器学习），必须先读完小学（数据分析）才可以。

数据分析的两个方向：如果你喜欢深入技术，学会了数据分析，你才能打好基础，去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容，可以往人工智能业务方向发展。

深度学习是机器学习中的一个分支方法。

领英把人工智能技能定义为：开发和有效使用人工智能工具和技术的技能。

机器学习学习笔记

深度学习是机器学习中的一个分支方法。

2016年谷歌旗下DeepMind公司开发的阿尔法围棋（AlphaGo）战胜人类顶尖围棋选手。

机器学习是一类实现人工智能的方法总称（也可说是学科）。神经网络是一种模型，模型只是实现机器学习的要素之一。

简单理解为我们可视化中的布局算法的一种。

四要素

神经网络

可以参考这个：

主要是显存，得16G起步，而且速度以天计。

分为两种情况：

1、自己训练模型，感觉是不行的

2、用别人训练好的模型微调和推理

我应该是第二种。

英伟达RTX3060 12g入门就够用了，训练512x512尺寸以下的GAN网络是没问题了。

吴恩达-人人AI：

如何系统学习机器学习-吴恩达的回答：

结合机器学习进行智能化布局的预测计算：详见《AntV图可视分析解决方案》8.1.4

微软的AI-For-Beginners：

人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的关系：

斯坦福大学CS229机器学习：

CS229笔记：

B站视频：

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