机器学习-西瓜书--第一章（3）

模式识别 ≈ 机器学习 ( 目的 ≈ 算法的关系)

数据挖掘 = 机器学习 + 数据库

计算机视觉 = 图像处理 + 机器学习

语音识别 = 语音处理 + 机器学习

自然语言处理 = 文本处理 + 机器学习

 

图灵（计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和 “图灵测试”）在 1950 年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔 墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机， 尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。 但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标 准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，

相关领域是“伪科学”。

2012年6月，《纽约时报》披露了 Google Brain 项目 ，吸引了公众的广泛关注。这个项目是由 著名的斯坦福大学的机器学习教授Andrew Ng和 在大规模计算机系统方面的世界顶尖专家Jeff

Dean共同主导，用16000个CPU Core的并行计算 平台训练一种称为“深度神经网络”（DNN，

Deep Neural Networks）的机器学习模型（内 部共有10亿个节点。

这一网络自然是不能跟人类的神经网络相提并 论的。要知道， 人脑 中可是有150多亿个神经元，

互相连接的节点也就是突触数更是如银河沙数。 曾经有人估算过，如果将一个人的大脑中所有

神经细胞的轴突和树突依次连接起来，并拉成 一根直线，可从地球连到月亮，再从月亮返回

地球）。

“深度神经网络”在 语音识别和图像识别 等领 域获得了巨大的成功。

 

视频资料请下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1LxG78U7CLjc-xF7fsrMbkQ 
提取码：kk2b 
--来自百度网盘超级会员V5的分享