【AI】基本概念
1、什么是人工智能
人工智能（AI）是通过研究、开发，来找到用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的综合性的科学技术。其表现为，让计算机系统通过机器学习等方式，来获得可以履行原本只有依靠我们人类的智慧才能胜任的复杂指令任务的才能。
2、云和大数据
大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
3、大数据和人工智能
人工智能与大数据一个主要的区别是大数据是需要在数据变得有用之前进行清理、结构化和集成的原始输入，而人工智能则是输出，即处理数据产生的智能。
**云计算产生大数据、大数据产生人工智能 **
4、人工智能、机器学习、神经网络、深度学习的关系
5、有监督学习和无监督学习
1）有监督学习：就是训练用的历史数据是既有问题又有答案；
可以根据预测变量的类型再细分。如果预测变量是连续的，那这就属于回归问题。而如果预测变量是独立类别（定性或是定类的离散值），那这就属于分类问题了。
因此有监督学习主要的分类包含：
回归算法 (线性回归，最小二乘回归，LOESS局部回归，神经网路，深度学习） 分类算法（决策树，支持向量机，贝叶斯，K-近邻算法，逻辑回归，随机森林）
2）无监督学习：就是训练用历史数据是只有问题没有答案
在无监督学习中，主要是发现数据中未知的结构或者是趋势。
虽然原数据不含任何的标签，但我们希望可以对数据进行整合（分组或者聚类），或是简化数据（降维、移除不必要的变量或者检测异常值）。
因此无监督算法主要的分类包含：
聚类算法 (代表：K均值聚类，系统聚类) 降维算法 (代表：主成份分析PCA，线性判断分析LDA)
6、机器学习框架和深度学习框架
1）机器学习框架涵盖用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，也可以包括神经网络方法。
常见的机器学习框架：Scikit-learning和Spark MLlib
2）深度学习或深度神经网络（DNN）框架涵盖具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑，包括模式识别的多步骤过程。网络中的层越多，可以提取用于聚类和分类的特征越复杂。
常见的深度学习框架：Caffe、CNTK、DeepLearning4j、Keras、MXNet和TensorFlow。
3）Theano则跨越了这两个类别
7、参考博客
深度学习三大框架（对比）*****：
16个最棒的深度学习框架***
盘点四大民间机器学习开源框架：Theano、Caffe、Torch 和 SciKit-learn***
卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用****：
人工智能、大数据、新金融……浙大博士的演讲把这些概念讲透了
终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了
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