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机器学习入门

机器学习：发展与未来

  1. 人工智能 > 机器学习 > 深度学习 > 神经网络

  2. 多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。

3.机器学习”有哪些技术局限？

需要大量训练样本（样本总量少：油田定位，特定类样本少：信用卡欺诈，有标记 (label) 样本少：软件缺陷检测 ）

难以适应环境变化（分布变化、属性变动、类别增加）

黑箱模型（自动医疗 ：个性化治疗方案，若学习器不能给出治疗理由，则难以说服患者接受昂贵的治疗方案。智能电网 ：大型变电站停机检测，若学习器不能给出停机检测的理由，则难以判断停机检测的风险和代价）

Machine Learning as Magic（即便相同 数据，普通用户 很难获得机器学习专家级性能）

数据隐私和安全

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