?? ??在大數(shù)據(jù)和人工智能中簡單的了解了機器學習和深度學習，那么機器學習和深度學習是什么？具體包含什么？

? ??機器學習定義是什么？在維基百科上，對機器學習提出以下幾種定義:機器學習是一門人工智能的科學，該領域的主要研究對象是人智能，特別是如何在經(jīng)驗學習中改善具體算法的性能，機器學習是對能通過經(jīng)驗自動改進的計算機算法的研究;專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為(擬人)以家取新的知識或技能。.重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改變。例如：

在大量的數(shù)據(jù)中累積一定的數(shù)據(jù)，長時間積累 形成一種模型，把新的數(shù)據(jù)輸入時經(jīng)過模型的轉(zhuǎn)化，預測出符合規(guī)律的結(jié)果。因此我們總結(jié)機器學習是數(shù)據(jù)通過算法構(gòu)建出模型進行評估，評估的性能如果達到這個要求就拿這個模型來測試其他數(shù)據(jù)，最終獲得滿意的經(jīng)驗來處理其他數(shù)據(jù)。

? ?機器學習是如何工作的？工作的內(nèi)容是什么？在數(shù)據(jù)形成之前，要進行輸入新的數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)篩選→建立特征工程→形成訓練模型→對模型進行評估→預測新的結(jié)果。

? ?機器學習分為不同的類別，分為：1、監(jiān)督學習：每組訓練數(shù) 據(jù)有一個明確的標識或結(jié)果。例如：回歸算法（①線性回歸算法②廣義線性回歸③生存回歸）、分類算法、SVM支持向量機2、無監(jiān)督學習：數(shù)據(jù)并不被特別標識，學習模型是為了推斷出數(shù)據(jù)的一-些內(nèi)在結(jié)構(gòu)。例如：聚類算法（K-means算法）、神經(jīng)網(wǎng)絡、維降算法3、半監(jiān)督學習：介于監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習之間一種機器學習方式，主要考慮如何利用少量的標注樣本和大量的未標注樣本。4、強化學習：通過觀察來學習動作的完成，每個動作都會對環(huán)境有所影響，學習對象根據(jù)觀察到的周圍環(huán)境的反饋來做出判斷。

? ?機器學習了解之后，再來了解深度學習，所謂深度學習即

? ?屬于一種無監(jiān)督學習，是一種特殊的機器學習，現(xiàn)在人工智能中常用深度學習，那么深度學習可以為我們做些什么？例如阿爾法狗下圍棋等。