前言：本系列教程為人工智能 專講，對人工智能有興趣的夥伴，可以持續關注，完結也會給大家出人工智能系列全套視頻教程，有基礎比較好的夥伴，可以留言，全套視頻教程可以先給大家學習！有任何不清楚的地方，可以留言！
無處不在的AI
當前，AI在社會上無處不在，正在顛覆各行各業。
1. ALL in Al
如下圖所示，機器學習/深度學習技術無處不在，包括自動駕駛，人臉識別，語音識別等等。
圖1.1 機器學習/深度學習應用甚至，AI在一些領域正在超越人類，如，計算機視覺，圍棋，... ...
圖1.2 計算機視覺正在超越人類的判斷
1.1 對於我們
同花順的產品中也應用了大量的AI技術，如我們的問財系列、小花、小象、… …
圖1.3 預測分析與業務挑戰
圖1.4 問財智能投顧
這些應用背後的本質是什麼？
2. 機器學習本質是什麼？
上文多次提到AI，機器學習，深度學習等詞，它們三者有什麼聯繫呢？我們先了解幾個概念。
2.1 關於AI、機器學習、深度學習
先用一張比較直觀的圖對比它們的範疇，以及微軟工程師對它們的解釋
圖1.5 AI、機器學習、深度學習三者間關係。What？借用網上一句話，不要慌，看不懂的一律當作~~約飯~~機器學習處理。
言歸正傳，本著不以說清楚為目的的教程都是耍流氓的精神：
人工智能：計算機領域類的一套概念。
機器學習：一種實現人工智能的方法。
深度學習：一種實現機器學習的技術。>
所以，機器學習是什麼？
2.2 機器學習本質
華麗的外衣
遵循我們的學習習慣，開篇定義：
機器學習是一種數據科學技術，它幫助計算機從現有的數據中學習，從而預測未來的行為、結果和趨勢。這屬於弱人工智能範疇：即只能解決見過的場景，不能解決未遇見過的問題。
就像定義裡描述的，分三步實現：歷史數據——學習分佈模式——預測未來
看起來是簡單的三個步驟，猶如本山大叔的裝象三步走：
具體能不能裝進去，誰si誰知道~
以上，只是機器學習華麗的外衣，本質上呢，一言難盡，比較難搞哦~
腹黑的本質
機器學習 ≈≈≈ 尋找一個函數/數學
如下圖所示，常用的語音識別、圖像識別、對話系統等，訓練模型的過程都是在尋找一個任務相關的最優化函數。
也就是說，需要找到一個關於輸入輸出的映射關係，也就是一個最優化函數，那如何確定這樣一個最優化的函數呢？
形象的說，為了確定最優化映射關係（函數），會生成一系列的函數，這就是模型的訓練過程，再從中選取最優的函數，如上圖所示，f1f_1f1就優於f2f_2f2，因為f1f_1f1能準確識別圖片，而f2f_2f2不能。
機器學習的本質既然是我們“最熟悉的數學函數”，那就“好辦”啦，那…此處就不省略了，從最開始的初等數學函數開始吧！
更多的人工智能教程也會在接下來的教程裡繼續為大家更新，下面給大家放個項目，可以學習一下，不清楚的地方，可以留言。
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