人工智能 - 包括機器學習，數據分析和數據可視化
首先，機器學習是什麼？
解釋機器學習的最佳方法是給你一個簡單的例子。假設您想要開發一個程序來自動檢測圖片中的內容。
因此，如下圖（圖1），您希望程序識別出它是一隻狗。
鑑於下面的另一個（圖2），您希望程序識別它是一個椅子。
你可能會說，好吧，我可以寫一些代碼來做到這一點。例如，如果圖片中有很多淺棕色像素，那麼我們可以說它是一隻狗。或者，您可以弄清楚如何檢測圖片中的邊緣。然後，你可能會說，如果有很多直邊，那麼它就是一張椅子。
但是，這種方法很快變得棘手。如果照片中有一隻沒有棕色毛髮的白狗怎麼辦？如果圖片只顯示椅子的其中部分怎麼辦？
這就是機器學習的切入點。
機器學習通常實現一種自動檢測給定輸入中的模式的算法。
你可以給機器學習算法1000張狗的照片和1000張椅子的照片。然後，它將學習狗和椅子之間的區別。當你給它一張狗或椅子的新圖片時，它將能夠識別它是哪一個。
小編認為這有點類似於嬰兒學習新事物的方式。寶寶怎麼知道這就是一隻狗？而另一隻是椅子？可能來自一堆例子。
你可能沒有明確地告訴嬰兒，“如果有毛茸茸的東西，有淺棕色的頭髮，那麼它可能是一隻狗。”因為寶寶的大腦裡可能還沒有建立，毛茸茸，頭髮，顏色等量化概念，所以你可能會說，“那是一隻狗。這也是一隻狗。這是一張椅子。那個也是一張椅子。“
機器學習算法的工作方式大致相同。
您可以將相同的想法應用於：
· 推薦系統（想想YouTube，亞馬遜和Netflix）
· 人臉識別
· 語音識別
等應用程序。
您可能聽說過的流行機器學習算法包括：
· 神經網絡
· 深度學習
· 支持向量機
· 隨機森林
您可以使用上述任何算法來解決我之前解釋過的圖片標註問題。
用於機器學習的首席語言：Python
有流行的機器學習庫和Python框架。
其中兩個最受歡迎的是scikit-learn和TensorFlow。
· scikit-learn附帶了一些內置的更流行的機器學習算法。我在上面提到了其中一些。
· TensorFlow更像是一個底層庫，允許您構建自定義機器學習算法。
如果您剛開始使用機器學習項目，我建議您先從scikit-learn開始。如果你開始遇到效率問題，那麼我會開始研究TensorFlow。
到這裡相信大家已經看懂了人工智能和機器學習的原理,那麼如何編寫屬於自己的人工智能作品和遊戲AI呢?小編為大家準備好了
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