周志华机器学习（机器学习 周志华）

深度学习和普通机器学习之间有何区别

硬件 由于要处理的数据量和所用算法中涉及的数学计算的复杂性不同，深度学习系统需要比简单的机器学习系统更强大的硬件。用于深度学习的一种硬件是图形处理单元 （GPU）。机器学习程序可以在没有那么多计算能力的低端机器上运行。

机器学习和深度学习之间的主要区别之一是它们算法的复杂性。机器学习算法通常使用更简单和更线性的算法。相比之下，深度学习算法采用人工神经网络，允许更高级别的复杂性。所需数据量 深度学习使用人工神经网络与给定数据建立相关性和关系。

深度学习和机器学习的区别如下：数据量 机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。在另一方面，如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更为突出。下图展示了不同数据量下机器学习与深度学习的效能水平。硬件依赖性 与传统机器学习算法相反，深度学习算法在设计上高度依赖于高端设备。

深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。硬件依赖 深度学习算法需要进行大量的矩阵运算，GPU 主要用来高效优化矩阵运算，所以 GPU 是深度学习正常工作的必须硬件。

应用场景不同：机器学习在指纹识别、特征物体检测等领域的应用基本达到了商业化的要求。深度学习主要应用于文字识别、人脸技术、语义分析、智能监控等领域。所需数据量不同：机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。

普通机器学习一般指的是像决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等 深度学习主要特点是使用深度神经网络：深度卷积网络、深度循环网络、递归网络等 区别的话：算法层面上没有任何相似的地方，硬要说相似可能就是大家的功能都是对高维函数的拟合吧。

机器学习该怎么入门

1、学习基础知识：首先，你需要了解一些基础的计算机科学知识，包括编程、数据结构和算法。Python是一个很好的开始，因为它简单易学，而且被广泛用于AI和机器学习。学习数学：AI和机器学习需要一些数学知识，包括线性代数、概率论和统计学。有很多在线课程和教材可以帮助你学习这些主题。

2、数据预处理与训练过程包括数据集划分、特征工程、模型选择和训练，以及如何评估模型性能。 实际应用与部署从问题定义、模型部署到生产环境的监控与维护，确保模型在实际应用中的持续优化。完整的文章系列将逐步展开，后续内容可通过我的知乎文章或大数据专栏获取。

3、首先，将机器学习视为一门工程学科，初学者应先了解理论基础，通过实践项目来巩固和补全理论知识。理论基础包括对机器学习的总体定义、学习任务的分类、算法选择与优化等。机器学习可以大致分为监督学习和非监督学习两大类。

4、机器学习入门最佳的方法其实就是理论和代码一起学习。一边看相应的理论推导，一边看并且实践经典代码。所以，为了更快入门，我推荐你最好能够懂点MATLAB或者是Python语言。Matlab和Python说实话做高端的机器学习肯定是不推荐的，但是如果你想的是机器学习快速入门，那这两门语言绝对是绝佳选择。

5、学习AI的入门方法：要学习人工智能，需要掌握数学、编程和机器学习等基础知识。详细介绍如下：了解基础概念和原理 在学习AI之前，首先要了解一些基础概念和原理，如机器学习、深度学习、神经网络等。可以通过阅读相关书籍、在线教程或参加相关的课程，建立对人工智能的基本认知。

AI时代什么职位最火?

1、有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火，包括：数据挖掘工程师、机器学习工程师，算法工程师。今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。

2、AI架构师是未来最热门的工作之一。随着所有行业的企业都在推动先进的人工智能系统，熟练的AI架构师需要试验关键任务解决方案，并制定可行、可靠且经济高效的AI计划。信息管理、用户体验、分析、安全性和基础架构等关键业务垂直领域都需要强大的AI架构来生成有形的业务解决方案。

3、第一个工作岗位：银行职员 我们都知道，支付宝和微信支付的广泛应用已经代替了银行中的一些业务。除了银汉卡以及部分业务需要办理之外，已经很少人会去银行。随着时代的发展，目前有许多国家相继创立了新的无人银行，通过智能机器人为客户提供服务。这种方式不但使工作效率得到提升，还可以节约大量的人工成本。

4、未来AI会取代一些重复性高、标准化程度高的工作。例如，一些简单的数据分析、客服、文本写作等工作，已经有很多AI可以胜任，并且相对人力更加高效、准确。 一些需要严谨逻辑和推理的工作，如法律、财务等也有可能被AI取代。这些工作需要非常精准的思考和分析，而AI在这方面的表现也越来越出色。

5、传统的职业技能专业，如打字员、录入员、文秘等。随着自动化和人工智 能技术的普及，这些专业的就业前景可能会大幅下降。一些单一的IT技能专业，如传统的软件开发、网站设计、网络管理等。随着人工智能技术的不断发展，很多单一的技术任务可能会被自动化和机器替代，这些专业的需求可能会受到影响。