吴恩达课程系列

1-1 欢迎参加《机器学习》课程

机器学习 (Machine Learning):

从人工智能 (AI) 中发展出来 (Grew out of AI)：机器学习是人工智能的一个子领域，侧重于通过数据让计算机自动学习规律，而不是通过手工编程。
为计算机带来新的能力 (New capability for computers)：机器学习让计算机能够根据数据做出决策，而不需要事先编写所有规则。

数据库挖掘 (Database Mining)：
- 随着自动化和互联网的发展，现在有了大量的数据集 (Large datasets)，比如网页点击数据 (Web click data)、医疗记录 (Medical records)、生物学 (Biology)、工程学 (Engineering) 数据等。
无法通过手动编程的应用 (Applications that can’t program by hand)：
- 例如自主飞行的直升机 (Autonomous helicopter)、手写识别 (Handwriting recognition) 等，传统的编程方法不足以解决这些复杂任务。
- 机器学习可以用来解决这些复杂任务。
自然语言处理 (NLP, Natural Language Processing) 和 计算机视觉 (Computer Vision)：
- 自然语言处理是让计算机理解和生成自然语言（例如中文或英文）。
- 计算机视觉让计算机通过图像来理解世界，做出相应的判断和决策。
自我定制的程序 (Self-customizing programs)：
- 比如亚马逊 (Amazon)、Netflix等平台的推荐系统，根据用户的历史行为预测并推荐个性化内容。
理解人类学习 (Understanding human learning)：
- 目标是通过研究人类大脑的学习机制，模仿这种学习方式来构建真实的人工智能 (Real AI)。

和安全结合的一些新方向：

智能合约和区块链安全 (Blockchain Security and Smart Contracts)：利用机器学习加强区块链技术中的智能合约（Smart Contracts）的安全性，通过检测异常交易模式等方法保护数字资产安全。
量子计算与安全 (Quantum Computing and Security)：随着量子计算的发展，量子加密算法可能会对现有的安全防护措施构成挑战。机器学习可以帮助开发新的量子安全防护技术，提前为量子计算时代做好准备。

机器学习简介/例子