人工智能 - 包括机器学习，数据分析和数据可视化
首先，机器学习是什么？
解释机器学习的最佳方法是给你一个简单的例子。假设您想要开发一个程序来自动检测图片中的内容。
因此，如下图（图1），您希望程序识别出它是一只狗。
鉴于下面的另一个（图2），您希望程序识别它是一个椅子。
你可能会说，好吧，我可以写一些代码来做到这一点。例如，如果图片中有很多浅棕色像素，那么我们可以说它是一只狗。或者，您可以弄清楚如何检测图片中的边缘。然后，你可能会说，如果有很多直边，那么它就是一张椅子。
但是，这种方法很快变得棘手。如果照片中有一只没有棕色毛发的白狗怎么办？如果图片只显示椅子的其中部分怎么办？
这就是机器学习的切入点。
机器学习通常实现一种自动检测给定输入中的模式的算法。
你可以给机器学习算法1000张狗的照片和1000张椅子的照片。然后，它将学习狗和椅子之间的区别。当你给它一张狗或椅子的新图片时，它将能够识别它是哪一个。
小编认为这有点类似于婴儿学习新事物的方式。宝宝怎么知道这就是一只狗？而另一只是椅子？可能来自一堆例子。
你可能没有明确地告诉婴儿，“如果有毛茸茸的东西，有浅棕色的头发，那么它可能是一只狗。”因为宝宝的大脑里可能还没有建立，毛茸茸，头发，颜色等量化概念，所以你可能会说，“那是一只狗。这也是一只狗。这是一张椅子。那个也是一张椅子。“
机器学习算法的工作方式大致相同。
您可以将相同的想法应用于：
· 推荐系统（想想YouTube，亚马逊和Netflix）
· 人脸识别
· 语音识别
等应用程序。
您可能听说过的流行机器学习算法包括：
· 神经网络
· 深度学习
· 支持向量机
· 随机森林
您可以使用上述任何算法来解决我之前解释过的图片标注问题。
用于机器学习的首席语言：Python
有流行的机器学习库和Python框架。
其中两个最受欢迎的是scikit-learn和TensorFlow。
· scikit-learn附带了一些内置的更流行的机器学习算法。我在上面提到了其中一些。
· TensorFlow更像是一个底层库，允许您构建自定义机器学习算法。
如果您刚开始使用机器学习项目，我建议您先从scikit-learn开始。如果你开始遇到效率问题，那么我会开始研究TensorFlow。
到这里相信大家已经看懂了人工智能和机器学习的原理,那么如何编写属于自己的人工智能作品和游戏AI呢?小编为大家准备好了
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