2018-09-18-计算机视觉概述.md

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计算机视觉概述	2018-09-18 04:07:16 -0700	2018-09-18 04:07:16 -0700	笔记：机器学习的概述	机器学习		笔记	1293886117

深度学习vs机器学习

机器学习：用人工提取的特征来表示数据，对领域的特点知识进行收到提取。模型算法优化特征的权重进行模型的学习。 深度学习：用机器提取的特征来表述数据，自动地提取内在特征。模型算法：优化特征的权重进行模型的学习。 深度学习对比机器学习能够实现端到端的模型，减少了人的参与。

深度学习中比较活跃的四大应用领域

1. 计算机视觉：像人一样看懂世界
2. 自然语言处理：像人一样看懂文字
3. 语音识别：像人一样听懂声音
4. 机器人决策：像人一样具有决策能力

机器学习方法分类

1. 传统机器学习：支持向量机，随机森林，逻辑回归...解决一些维度较小的问题（血糖值预测，房价预测）
2. 深度学习：（自然语言处理，计算机视觉）
3. 强化学习：（AlpahGo,End to end无人学习）