AI与机器学习基础教程🧠

什么是AI与机器学习？

• AI（人工智能） 是模拟人类智能的计算机系统，包含机器学习、自然语言处理等分支
• 机器学习 是AI的核心技术，通过数据训练模型实现预测与决策
• 🤖 机器学习可分为：监督学习、无监督学习、强化学习等类型

机器学习基本概念📚

1. 训练集：用于训练模型的数据集合
2. 测试集：验证模型性能的数据集合
3. 特征工程：数据预处理与特征提取的关键步骤
4. 模型评估：使用准确率、召回率等指标衡量效果

深度学习简介📊

• 深度学习是机器学习的子领域，通过多层神经网络提取数据特征
• 🧠 典型应用：图像识别（如Image_Recognition）、语音处理（如Speech_Processing）
• 优势：自动特征提取，适合处理复杂数据

实战案例推荐🔧

• Python实现线性回归
• TensorFlow入门指南
• 机器学习模型调优技巧

本教程适合初学者系统学习AI与机器学习基础知识，建议搭配实践项目加深理解。