人工智能（AI）与机器学习（ML）基础知识

1. 人工智能与机器学习的核心概念

什么是人工智能（AI）？

什么是机器学习（ML）？

什么是深度学习（DL）？

2. 机器学习的三大类型

（1）监督式学习（Supervised Learning）

（2）非监督式学习（Unsupervised Learning）

（3）强化学习（Reinforcement Learning）

3. 机器学习的基本流程

4. 常见案例解析

案例 1：房价预测

案例 2：垃圾邮件分类

5. 学习路径与实践建议

入门阶段：基础知识掌握

进阶阶段：动手实践与项目

深入阶段：理论与应用结合

实战建议

本文为大家介绍一些关于人工智能（Artificial Intelligence, AI）和机器学习（Machine Learning, ML）的基础知识，包括其核心概念、主要原理、学习路径和实际应用。无论你是初学者还是想要系统复习，都可以从中受益。

人工智能是指通过编程让机器具备模仿人类智能的能力。其目标是让机器执行通常需要人类智能的任务，例如推理、学习、问题解决、语言理解和视觉感知。
AI 涉及许多子领域，包括知识表示、规划、计算机视觉、自然语言处理等，而机器学习是其中的关键部分。

典型例子：

机器学习是实现人工智能的重要途径，其核心思想是让机器通过数据进行学习，而非依赖于固定规则编程。机器学习通过算法学习数据中的规律，构建模型，使其能够对新数据进行预测或分类。

典型例子：

深度学习是机器学习的一个子领域，使用多层神经网络模拟人脑神经元的结构和功能，擅长处理非结构化数据（如图片、音频和文本）。
特点：

典型例子：

机器学习主要分为三种类型，每种类型适用于不同的数据特性和任务目标：

定义：利用带标签的数据（已知输入和输出）训练模型，学习输入和输出之间的映射关系。
常见算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、随机森林等。
应用场景：
- 房价预测：通过面积和房间数量预测房屋价格。
- 垃圾邮件分类：识别邮件是否为垃圾邮件。
- 疾病预测：根据病人特征预测疾病风险。

定义：使用未标注的数据，模型需自动发现数据中的模式或结构。
常见算法：K 均值聚类、主成分分析（PCA）、关联规则挖掘等。
应用场景：
- 聚类分析：如根据顾客购买行为将其分为不同群体，以便定制营销策略。
- 数据降维：如将高维基因数据转化为可视化的低维数据。
- 异常检测：用于发现网络攻击或金融欺诈行为。

定义：通过试错获取经验，模型通过学习策略来最大化奖励。
特点：强化学习强调与环境的交互，根据动作的奖励反馈调整策略。
应用场景：
- 自动驾驶：学习如何安全驾驶，同时优化能耗和时间。
- 机器人控制：让机器人完成复杂任务，如行走或操作机械臂。
- 游戏 AI：AlphaZero 在围棋和国际象棋中通过强化学习达到顶级水平。