人工智能系列1 初探机器学习
什么是机器学习？机器学习就是让机器能够具备类似人的学习能力，并通过统计学、概率论和算法知识对数据进行分析，在特定场景下做出符合预期的行为。在机器学习中，数据是最重要的，需要使用大量的数据来训练机器，让机器通过数据来做出判断。
当人类认识一样事物时，往往首先要将事物的特点与事物本身联系起来，机器也是如此。比如要让机器来认识大象，首先要告诉机器大象的特点，大象的特点有长鼻子、大耳朵、大体型，这些特征在机器学习中会用一个个数值表示，这样的数值就称为特征量，把这些数值组合在一起，如(100,8,70)，就叫做特征向量。
数据分析与数据挖掘的区别我们可以对数据进行分析，或者是挖掘，这两者的区别如下。
方向数据分析数据挖掘方法使用统计学知识得出结果使用统计学+机器学习得出结果偏好业务技术实现运用Excel实现数值计算及可视化使用编程方式，运用机器学习技术实现数值计算及可视化结果呈现数据使用数据来预测数据分析与数据挖掘的界限正变得越来越模糊，数据分析师也逐渐开始使用机器学习等技术来处理更大的数据，使数据实现更大的价值。
机器学习的流程机器学习的流程为：数据源->数据预处理->特征工程->数据建模->数据验证。
数据源用户在使用软件时会产生一系列的行为，如点击、评论、停留等，前端将这些行为数据发送给服务器，服务器再将这些数据保存到数据库或文件服务器，常用的有MySQL、HBase、Hive、HDFS等。之后便可以从这些数据源中获取数据，再进行数据预处理、分析、建模、验证。
数据预处理有了数据源后，接下来就要进行数据预处理，也就是要清洗出需要的数据。对于一些脏数据，就要进行相应的处理。常见类型的脏数据及处理方法如下表。
脏数据处理方法id通常可舍弃缺失值舍弃或填充，视业务情况而定异常值如非法的年龄，可赋予特殊值，视业务情况而定特征工程所谓的特征工程也就是统计分析阶段，在拿到了干净的数据之后，便可以使用统计学对其分析，然后将这些数据进行可视化展示，之后就可用数学方法对其进行建模。
数据建模假设统计分析之后的数据只有两类，一类数据用x表示，一类数据用y表示，可以找到一个函数f(x)，对于任意的x，都有y=f(x)。这样的一个过程就是数据建模。对于将来的每一个x值，都可以使用固定的f(x)来得到y，这就是简单的数据预测。
数据验证最后一个阶段就是数据验证，也就是使用测试数据来验证模型的准确性。
分析模型数据分析有一套标准分析模型，模型可以帮助我们更好的提取数据价值。
LRFMC是广泛使用的分析模型，分别代表了一种数据分析指标。
L。关系长度。用户产生直到数据开始使用的时间间隔。R。消费的时间间隔。用户最后一次使用服务直到数据开始使用的时间间隔。F。消费频率。在一段时间范围内用户使用服务的次数。M。消费时长。用户使用服务的总时长。C。折扣系数的平均值。用户消费的平均折扣率。清洗了数据，就可以将数据按这五种指标提取出来，也就是找出相应的字段，通过计算，得到这五种指标。
LRFMC模型的一个重要作用就是帮助我们对用户进行分类，针对不同类型的用户可以采取针对性的策略。比如根据模型分出了长期稳定、重度消费的用户，对这一类用户就可以重点优先服务，而对于不怎么使用服务，投入度较低的用户，便可以减少关注度。
人工智能需要学哪些课程
人工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，教育部研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系…
人工智能需要学习的基础课程首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。